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- 1.谷歌开源出来的BERT预训练模型，是怎样的模型 选项： A:预训练模型 B:语言模型 C:概率图模型 D:不确定
- 2.以下不属于预训练模型的是（ ）。 选项： A、GPT B、BERT C、LSTM D、ELMo
- 3.BERT是基于Transformer Encoder设计的对左右两个方向文本进行深度学习的预训练模型。选项： A:正确; B:错误
- 4.下列哪些是BERT模型中的主要创新点？ 选项： A:预训练阶段采用Masked Language Model和Next Sentence Prediction任务 B:引入了Transformer模型 C:采用了基于字的嵌入方式 D:采用了BiLSTM模型
- 5.bert作为很火的预训练模型，下列说法正确的是？ 选项： A:bert base模型的参数量大概是一亿左右 B:bert的输入层是三个向量的叠加 C:使用双向的Transformer D:遮蔽掉了15%的词
- 6.2020年5月，OpenAI发布了迄今为止全球规模最大的预训练语言模型（）。 选项： A:BERT$;$GPT-3$;$XLNET$;$ELMO B:BERT$;$GPT-3$;$XLNET$;$ELMO C:BERT$;$GPT-3$;$XLNET$;$ELMO D:BERT$;$GPT-3$;$XLNET$;$ELMO
- 7.下列哪些是BERT模型中的主要创新点？（选择所有正确选项） 选项： A: 预训练阶段采用Masked Language Model和Next Sentence Prediction任务 B: 引入了Transformer模型 C: 采用了基于字的嵌入方式 D: 采用了BiLSTM模型
- 8.BERT预训练模型最多只能输入512个词 选项： A:正确 B:错误
- 9.以下哪种模型，不是自然语言处理后Bert时代的预训练模型 选项： A:XLNet B:ERINE C:Word2Vec D:GPT2
- 10.自然语言处理后Bert时代的预训练模型( )哪种模型是 选项： A:Word2Vec B:RNN C:XLNet D:LSTM
- 11.对于纯中文环境的机器问答，从BERT官网下载针对中文优化的预训练模型，然后结合具体应用领域进行模型微调训练，一般情况下模型性能会更好。选项： A:正确; B:错误
- 12.GPT和BERT模型在架构上的主要区别是什么？ 选项： A:GPT使用Transformer的编码器 B:BERT使用Transformer的解码器 C:GPT使用Transformer的解码器 D:BERT和GPT都使用相同的Transform
- 13.Masked Language Model是下列那个模型的训练阶段任务 选项： A:LSTM B:Bert C:TextCNN D:Self-Attention
- 14.双向的Transformer在以下哪个模型中有使用 选项： A:GPT B:BERT C:ELMO D:GPT-2
- 15.GPT-2、BERT以及Transformer-XL都是与Transformer模型的编码器或解码器相关的模型。（ ）
- 16.GPT-2、BERT以及Transformer-XL都是与Transformer模型的编码器或解码器相关的模型。（ ）选项： A:对 B:错
- 17.下列那些是BERT预训练过程包含两个不同的预训练任务 选项： A:Masked Language Model B:Next Sentence Prediction C:Token Embedding D:Position Embedding
- 18.下列输入神经网络模型的是？ 选项： A、LSTM B、CNN C、BERT D、Transformer
- 19.下列哪个模型是由OpenAI开发的?() 选项： A: BERT B: GPT-3 C: Bing D: ResNet
