人工智能班-试题 入场时间：2024-08-09 11:00 至 2024-08-09 12:00 试卷总分：100分 1.预训练和微调 GPT 模型的训练过程分为哪两个主要阶段? ·A.预处理和后处理 ·B.预训练和微调 C.编码和解码 ·D.训练和评估 2.应用场景: ·以下哪个任务不适合使用 GPT模型?·A.文本生成 B.图像分类 C.机器翻译 ·D.问答系统

答案解析

1. 预训练和微调

GPT模型的训练过程主要分为两个阶段：预训练和微调。

• 预训练阶段：GPT模型在大规模的无监督文本数据上进行训练，目标是让模型学习语言的基本结构和规律，从而理解和生成自然语言2417。
• 微调阶段：在预训练的基础上，针对特定的下游任务，使用有标签的数据对模型进行进一步的训练，以提高模型在特定任务上的表现45。

因此，正确答案是：B.预训练和微调。

2. 应用场景

GPT模型是一种强大的自然语言处理工具，适用于多种文本相关的任务。

• 文本生成：GPT可以生成各种类型的文本，如文章、故事、诗歌等7。
• 机器翻译：GPT模型能够理解和生成自然语言，因此可以应用于机器翻译任务。
• 问答系统：GPT模型能够回答问题，进行语言翻译等高级任务18。

然而，GPT模型主要针对自然语言处理任务，对于图像分类这类计算机视觉任务，GPT模型并不适用。图像分类通常需要使用卷积神经网络（CNN）等视觉模型来处理。

因此，正确答案是：B.图像分类。

总结

GPT模型的训练过程包括预训练和微调两个阶段，使其能够理解和生成自然语言，并在多种文本相关任务中表现出色。然而，GPT模型并不适用于图像分类等非文本任务。