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人工智能训练师只需要关注模型的训练阶段，无需关注模型的部署和推理。
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人工智能训练师的工作完全依赖于自动化工具，不需要人工干预。
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微调训练时，只需要考虑模型的准确率，不需要考虑训练速度。
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微调训练时，模型的结构必须保持与预训练时一致。
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微调训练时，可以使用不同的学习率对不同的模型层进行调整。
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微调训练后，模型只能用于特定的下游任务，无法再用于其他任务。
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微调训练可以显著提高模型在下游任务上的性能。
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微调训练时，只需要使用下游任务的数据集，无需考虑预训练数据集。
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大模型微调训练是为了适应特定下游任务而进行的训练过程。
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微调训练后的模型参数可以完全替代预训练模型的参数。
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微调训练时，可以使用与预训练阶段相同的数据增强技术。
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