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应用BERT模型分两个步骤:预训练和微调。
A、正确;
B、错误
发布时间:
2025-07-11 15:34:11
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正确
相关试题
1.
应用BERT模型分两个步骤:预训练和微调。
2.
微调训练:在预训练模型基础上,微调训练()的权重。
3.
微调预训练模型,一般是指调整()
4.
微调预训练模型,一般是指调整()。
5.
对于纯中文环境的机器问答,从BERT官网下载针对中文优化的预训练模型,然后结合具体应用领域进行模型微调训练,一般情况下模型性能会更好。
6.
在构建自然语言处理模型时,您是如何进行预训练和微调的?
7.
关于预训练模型和微调(Fine-tuning)的描述,以下哪些是正确的( )。
8.
BERT是基于Transformer Encoder设计的对左右两个方向文本进行深度学习的预训练模型。
9.
预训练完成的BERT模型,经过微调,即可应用于文本推理(MNLI)、命名实体识别(NER)、机器问答(SQuAD)等不同的下游目标任务。
10.
在NER任务中,使用预训练语言模型(如BERT、GPT)来提高性能的一个原因是:( )
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