在大模型训练中，混合精度训练的主要优势是什么()。

A.提高数据标注的准确性

B.完全替代人工标注过程

C.节省训练时间和计算资源

D.消除模型过拟合现象

A.减少模型参数数量

B.提高模型的推理速度

C.在模型预测阶段加入基于规则的后处理步骤

D.优化模型的损失函数

A.能力涌现

B.训练效率高

C.适应性强

D.通用性强

A.训练可以高度并行化，对于大数据时代的大样本训练速度有优势

B.由于采用了随机采样，训练出的模型的方差小，泛化能力强

C.对部分特征缺失很敏感

D.在某些噪音比较大的样本集上，容易陷入过拟合

A.训练可以高度并行化，对于大数据时代的大样本训练速度有优势

B.由于采用了随机采样，训练出的模型的方差小，泛化能力强

C.对部分特征缺失很敏感

D.在某些噪音比较大的样本集上，容易陷入过拟合

A.支持国产芯片

B.支持中文

C.闭源生态

D.训练成本低于国际同行

A.学习率设置过小，收敛速度会非常慢

B.学习率设置过大可能无法收敛

C.学习率在训练过程中必须是一个固定不变的数

D.为了兼顾模型的收敛速度和精度，在训练过程中可以动态调整学习率

A.将数据分组部署在不同GPU上进行训练能提高深度神经网络的训练速度。

B.TensorFlow使用GPU训练好的模型，在执行推断任务时，也必须在GPU上运行。

C.将模型中的浮点数精度降低，例如使用float16代替float32，可以压缩训练好的模型的大小。

D.GPU所配置的显存的大小，对于在该GPU上训练的深度神经网络的复杂度、训练数据的批次规模等，都是一个无法忽视的影响因素

A.学习率设置过小，收敛速度会非常慢

B.学习率设置过大可能无法收敛

C.学习率在训练过程中必须是一个固定不变的数

D.为了兼顾模型的收敛速度和精度，在训练过程中可以动态调整学习率

A.预训练大模型包含后续模型的初始权重

B.预训练大模型可以作为微调模型的基础模型

C.预训练大模型的参数固定不变

D.预训练大模型使用的预训练数据泛化性较强

A.被重复的在模型中作用被加强

B.模型效果精度降低

C.如果所有特征都被重复一遍，则预测结果不发生变化

D.以上说法均错误