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相关试题
- 1.以下关于预训练语言模型GPT和BERT，说法正确的是：（） 选项： A:GPT是由Transformer的编码器实现的。 B:BERT是由Transformer的解码器实现的。 C:GPT是单向语言模型，适用于语言生成，也可用于语言理解。 D:BERT是双向语言模型，只能适用于语言理解。
- 2.GPT是NLP中常用的预训练模型，下边关于GPT模型说法正确的有哪些 选项： A:使用了双向的Transformer B:使用了单向的Transformer C:使用了双向LSTM D:解决了一词多义的问题
- 3.NLP中的预训练模型GPT的优点是什么 选项： A:引入了单向的Transformer效果得到提升 B:使用双向的Transformer C:抛开了下文只用了上文信息 D:使用了双向的LSTM做特征提取
- 4.BERT使用的是双向的LSTM，ELMO使用的是双向的Transformer 选项： A:正确 B:错误
- 5.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。（ ）
- 6.以下关于BERT模型的描述,哪个是正确的() 选项： A、使用LSTM模型作为基础模块 B、是一种双向预训练语言模型 C、使用从左至右的Transformer语言模型作为基础模块 D、利用大规模数据进行有监督预训练
- 7.Transformer是一个基于什么的模型A.ttentionB.CNNC.RNND.LSTM
- 8.单选题]GPT中使用的特征提取器是什么 选项： A:LSTM B:双向Transformer C:单向Transformer D:RNN
- 9.以下关于BERT模型描述正确的是（） 选项： A:BERT模型主要应用于NLP领域 B:BERT模型是一种基于单项Transformer结构的预训练模型 C:BERT模型的预训练过程是利用无标注的文本进行训练，是无监督训练过程。 D:相比GPT模型，BERT在生成式任务中的表现较差，阅读理解任务中表现更好。
- 10.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
- 11.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
- 12.Transformer大火得益于Attention的推行，那么以下使用了Transformer做特征提取的预训练模型有哪些 选项： A:BERT B:ALBERT C:GPT D:ELMO
- 13.在PTN网络中，tunnel是（ ）的，基于PW承载的用户侧到网络侧的以太专线业务是（ ）的。 A. 单向\单向 B. 双向\单向 C. 双向\双向 D. 单向\双向 选项： A: A.单向\单向 B: B.双向\单向 C: C.双向\双向 D: D.单向\双向
- 14.BERT使用的是Transformer编码器，由于Self-attention机制，所以模型上下层直接全部互相连接。（ ）
- 15.以下不属于预训练模型的是（ ）。 选项： A、GPT B、BERT C、LSTM D、ELMo
- 16.Transformer的模型结构是。 选项： A:编解码模型 B:预训练模型 C:语言模型 D:全部都是
- 17.一个基础的transformer模型的输入是什么 选项： A:词向量 B:编码器 C:解码器 D:神经元
- 18.在PTN网络中，tunnel是（ ）的，基于PW承载的用户侧到网络侧的以太专线业务是（ ）的。 A. 单向\单向 B. 双向\单向 C. 双向\双向 D. 单向\双向 选项： A:A B:B C:C D:D E:AD F:AC G:AV H:AV
- 19.BERT使用的是Transformer编码器，由于Self-attention机制，所以模型上下层直接全部互相连接。（ ）选项： A:对 B:错
- 20.BERT使用的是Transformer编码器，由于Self-attention机制，所以模型上下层直接全部互相连接。（ ）A.正确B.错误
- 21.Transformer结构是基于什么的？ A. 卷积 B. 循环 C. 注意力机制 D. 嵌入层
- 22.Transformer结构是基于什么的？C A. 卷积 B. 循环 C. 注意力机制 D. 嵌入层
