在大模型微调中，关于预训练模型的描述正确的是()。

A.预训练数据需要保障数量足够多，质量要求也很高

B.微调数据主要使用无监督数据

C.预训练数据的目的是使得模型有基本的、知识以及对词汇的认识

D.预训练数据需要针对使用场果进行准备

A.先训练一个模型作为基准

B.在正式训练之前，做一次试验训练

C.已经在大数据集上训练好的一个模型

D.预先根据任务特点，对模型结构进行调整

A.将预训练好的模型读入内存

B.把模型优化为中间表示形式(IR)

C.中间文件包括描述网络结构的、模型权重和偏置都存储在.xml文件中

D.用户可以调用模型的接口

A.当新的数据量少且数据与原数据集类似，可以对输出层训练即可，不需要对模型参数做过多的调整。

B.使用预训练模型意味着难以自由改变网络结构和参数，限制了其应用场合。

C.当新数据量比较大，且数据与原数据类似，可对预训练模型的所有层以较大的学习率微调。

D.当新数据量少，且数据和原数据集差异较大，那么除了对输出层微调外，还要对顶层以下的层数进行大调。

A.预先训练的模型输入模型优化器后会简化

B.把预训练的模型转化为中间文件

C.预训练的模型可以不经过模型优化器直接由推理引擎高效执行

D.模型优化器会修改预训练模型的结构、权重和偏置

A.如果能保证训练数据的质量，那么往往比挑选或者设计模型的收益更大。

B.对于图像分类问题而言，如果类别数远远超过类别样本数，那么通常的方法可能效果不好，需要对数据进行增强。

C.在预训练的模型基础上，采用微调（fine-tune）的方法对少量的新样本训练往往比从头训练效果差，但训练的速度快。

D.在预训练的模型进行微调时，一般预先对顶层的参数进行调整，这是因为与底层比较，顶层获得的特征是更通用的特征。

A.迁移学习是机器学习技术的一种，可以把为一个任务开发的模型重新用在另一个不同的任务中，并作为另一个任务模型的起点

B.在预测模型上使用迁移学习可以从可用的模型（别人训练好的）中选择预训练的元模型，用作另一个模型的起点

C.迁移学习适用于任意的深度学习场景

D.迁移学习是一种优化方法，能节省时间或获得更好的性能

A.全连接层

B.高层卷积层

C.底层卷积层

D.任意一个或几个卷积层

A.数据集越大

B.数据集越小

C.数据集与原始数据集相似性越大

D.数据集与原始数据集相似性越小

A.用新样本重新训练整个模型

B.只训练最后几层神经元

C.随机选几层进行训练

D.只训练最后一层，其余层网络参数冻结