以下哪種算法是用于生成文本的大模型?()

A.最原始的GAN網(wǎng)絡是一個無監(jiān)督模型

B.生成對抗網(wǎng)絡可以通過增加條件指定輸出的方向

C.生成對抗網(wǎng)絡只能夠處理一種種類的數(shù)據(jù)

D.原始生成對抗網(wǎng)絡與卷積結構的結合被稱為DCGAN

A.Bert

B.ResNet

C.Vit

D.GPT3

A.任務：明確而簡潔地陳述Prompt要求模型生成的內(nèi)容。

B.指令：模型在生成文本時應遵循的指令。

C.模式：基于生成回復時的語義結構和模式。

D.角色：模型在生成文本時應扮演的角色。

E.結構：簡潔的陳述Prompt要求模型生成的結構。

A.RSA屬于非對稱密碼體制

B.基于大整數(shù)分解困難問題

C.加密和解密過程都是模指數(shù)運算

D.用于生成密鑰的兩個質(zhì)數(shù)作為參數(shù)公開

A.)α：文檔中的主題數(shù)量，β：假主題中的詞條數(shù)量

B.α：主題內(nèi)生成的詞條密度，β：假詞條中生成的主題密度

C.α：文檔中的主題數(shù)量，β：假主題中的詞條數(shù)量

D.α：文檔中生成的主題密度，β：真主題內(nèi)生成的詞密度

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)

B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)

C.Hadoop

D.Transformer模型

A.在有限的文本數(shù)據(jù)上進行有監(jiān)督學習

B.在大量的文本數(shù)據(jù)上進行預訓練

C.通過強化學習算法來優(yōu)化模型

D.從頭開始訓練每個模

A.豐富的訓練樣本

B.更好的模型泛化能力

C.更高的算法性能

D.更快的訓練速度

A.隨機生成

B.過詞頻統(tǒng)計

C.通過模型訓練學習得到

D.由人工標注

A.軟件

B.算法

C.模型

D.硬件

A.與一個模型平面平行并偏移一定距離。

B.通過模型的一條邊。

C.通過模型頂點并平行于某一平面。

D.通過一邊并與某一平面成一定角度。