07-答案和解析
编辑日期: 2024-07-10 文章阅读: 次
1. 大型语言模型（LLM）的目的是什么？
- A 通过从海量文本数据中学习来发现语言的模式和规则，处理和生成自然语言文本。
- B 展现拟人化并理解情感。
- C 理解语言和事实。
答案和解析：
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正确答案：A
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解析： 大型语言模型（LLM）的主要目的是通过从海量文本数据中学习来发现语言的模式和规则，从而能够处理和生成自然语言文本。
2. 传统的自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）有什么区别？
- A 传统 NLP 在基础模型中使用数 TB 的未标记数据，而 LLM 提供一组标记数据来训练机器学习模型。
- B 传统的 NLP 针对特定用例进行了高度优化，而 LLM 则用自然语言描述您希望模型执行的操作。
- C 传统的 NLP 要求每个功能一个模型，而 LLM 对许多自然语言用例使用单一模型。
答案和解析：
- 正确答案：B
- 解析： 传统的 NLP 针对特定用例进行了高度优化，而 LLM 则用自然语言描述您希望模型执行的操作。这种区别在于 LLM 更加通用，而传统的 NLP 更加专门化。
3. 自然语言模型中的标记化的目的是什么？
- A 以对机器有意义的方式表示文本，且不丢失其上下文，以便算法可以更容易地识别模式。
- B 逐个字母地生成文本。
- C 用单个标记来表示常用词。
答案和解析：
- 正确答案：A
- 解析： 标记化的目的是以对机器有意义的方式表示文本，且不丢失其上下文，以便算法可以更容易地识别模式。
