大模型微调中的学习率是指什么?()

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.预训练大模型包含后续模型的初始权重

B.预训练大模型可以作为微调模型的基础模型

C.预训练大模型的参数固定不变

D.预训练大模型使用的预训练数据泛化性较强

A.用户传播

B.提高留存率

C.商业价值挖掘

D.用户获取

A.大模型

B.大应用

C.大算力

D.大数据

A.学习率过小

B.学习率过大

C.模型已经训练好了

D.以上均不对

A.隐层层数增加，模型能力增加

B.Dropout的比例增加，模型能力增加

C.学习率增加，模型能力增加

D.都不正确

A.隐层层数增加，模型能力增加

B.Dropout的比例增加，模型能力增加

C.学习率增加，模型能力增加

D.都不正确

A.都不正确

B.隐藏层层数增加，模型能力增加

C.Dropout的比例增加，模型能力增加

D.学习率增加，模型能力增加

A.行业大模型的训练数据需要来自该行业的特定场景

B.行业大模型的训练数据应注意时效性

C.话类模型的微调训练数据的可以采用多组单轮对话对

D.大模型训练数据需要保障数据的合法来源

A.隐层层数增加，模型能力增加

B.Dropout的比例增加，模型能力增加

C.学习率增加，模型能力增加

D.都不正确