大模型知識庫的性能只取決于模型的大小，與訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法無關(guān)。()

建立基于算法進(jìn)行模型訓(xùn)練的過程中，獲取成千上萬張的狗和貓的圖片數(shù)據(jù)屬于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。（）

全球傳染病智能化監(jiān)測預(yù)警的核心與數(shù)據(jù)來源和質(zhì)量關(guān)系不大，主要取決于模型算法（）

大數(shù)據(jù)為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了以下哪些優(yōu)勢？（）

國產(chǎn)芯片的性能已經(jīng)完全可以滿足大模型訓(xùn)練和推理的需求。()

欠擬合是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上的性能都較差，通常是因為模型復(fù)雜度過低或特征選擇不當(dāng)。()

對魚類圖像進(jìn)行抓取，利用YOLOV5算法對魚類試驗視頻進(jìn)行訓(xùn)練，模型的訓(xùn)練過程主要包括了四個步驟：數(shù)據(jù)集的采集和整理、數(shù)據(jù)的預(yù)處理、數(shù)據(jù)的篩選和數(shù)據(jù)集的標(biāo)注。（）

為了提高星火大模型的性能，只需要增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量即可。()

交叉驗證是一種評估模型性能的方法，通過將數(shù)據(jù)集劃分為k個部分并重復(fù)訓(xùn)練模型來評估模型的泛化能力。()

訓(xùn)練大模型需要大量的數(shù)據(jù)，可以忽略數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題。（）

大模型訓(xùn)練時無需進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。（）

數(shù)據(jù)量越大越好，因為需要進(jìn)行大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，以提高模型的準(zhǔn)確性。()