A、需要大规模算力和海量数据资源支持
B、需要研究人员对相关研究领域的数据有深刻理解
C、大规模预训练模型存在隐私数据的提取问题
D、大规模预训练语言模型在深层次的语言理解方面存在差距
答案：ABCD
解析：主要应用
A、需要大规模算力和海量数据资源支持
B、需要研究人员对相关研究领域的数据有深刻理解
C、大规模预训练模型存在隐私数据的提取问题
D、大规模预训练语言模型在深层次的语言理解方面存在差距
答案：ABCD
解析：主要应用
解析：在paddle环境下指定第一张GPU的命令为paddle.device.set_device(＇GPU:0＇)
A. 词语级
B. 句子级
C. 篇章级
D. 章节级
解析：见算法解析
A. K近邻方法
B. 局部加权回归法
C. 基于案例的推理
D. Find-s算法
A. 线性
B. 双塔
C. 三塔
D. 非线性
解析：DSSM模型的结构是双塔
解析： 权值和阈值不断调整的过程,就是网络的学习与训练过程,经过信号正向传播与误差反向传播,权值和阈值的调整反复进行,一直进行到预先设定的学习训练次数,或输出误差减小到允许的程度
A. ［-1，0］
B. ［0，1］
C. ［-1，1］
D. ［-0.5，0.5］
A. k-Means
B. k-NN
C. 决策树
A. 静态
B. 动态
C. 伪静态
D. 一阶
解析：数学基础
A. 判据与分类错误之间呈单调关系，判据越大，分类错误的概率越小
B. 特征独立时，判据呈现叠加性
C. 判据生成的度量矩阵对称，对角线元素为0，非对角线元素为正
D. 加入新特征时，判据不减小。
解析：教材原文
A. 自然语言理解
B. 自然语言处理
C. 自然语言输入
D. 自然语言生成
