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GPT-1 模型的主要目标是什么？
- A. 优化模型架构
- B. 改进预训练方法
- C. 实现图像识别
- D. 处理语音识别
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GPT-2 模型在哪些方面进行了提升？
- A. 模型规模
- B. 输入数据种类
- C. 模型架构
- D. 训练算法
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与 GPT-1 相比，GPT-2 在处理长篇文章上有哪些优势？
- A. 可以生成更长的文本
- B. 可以生成更准确的文本
- C. 可以生成更自然的文本
- D. 可以生成更多样的文本
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GPT-3 的主要创新是什么？
- A. 引入了新的训练方法
- B. 增加了模型规模
- C. 引入了新的模型架构
- D. 引入了少样本学习能力
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GPT-3 的“少样本学习”是指什么？
- A. 用少量样本进行训练
- B. 用少量样本进行测试
- C. 在少量样本上表现优秀
- D. 在大量样本上表现差
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什么是"思维链"（Chain-of-Thought）？
- A. 一个用于理解文本的深度学习模型
- B. 在模型中嵌入的一个链接，用于获取额外信息
- C. 一种激励大型语言模型进行推理的提示方法
- D. 一种用于优化模型训练的新技术
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自洽性(Self-Consistency)在语言模型中的主要作用是什么？
- A. 提高模型的学习速度
- B. 提高模型的推理能力
- C. 减少模型的训练成本
- D. 提高模型的准确性
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什么是"思维树"（Tree-of-Thoughts）？
- A. 一种新的模型架构
- B. 一种新的模型训练方法
- C. 一种新的模型预训练方法
- D. 一种激励大型语言模型解决问题的提示方法
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ChatGPT的主要优势在于什么？
- A. 在少量样本上表现优秀
- B. 生成自然且连贯的对话
- C. 解决复杂的数学问题
- D. 深度理解图像内容
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GPT-4 的主要创新是什么？
- A. 引入了新的训练方法
- B. 增加了模型规模
- C. 引入了新的模型架构
- D. 引入了图像识别能力
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下列哪些陈述关于 GPT-1 是正确的？
- A. GPT-1 提出了生成式预训练的概念
- B. GPT-1 的目标是优化模型架构
- C. GPT-1 引入了图像识别的能力
- D. GPT-1 通过微调在特定任务上取得了很好的效果
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下列哪些陈述关于 GPT-2 是正确的？
- A. GPT-2 增大了模型规模
- B. GPT-2 在处理长篇文章上的能力有所提升
- C. GPT-2 引入了新的训练方法
- D. GPT-2 的目标是实现图像识别
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下列哪些陈述关于 GPT-3 是正确的？
- A. GPT-3 的主要创新是引入了少样本学习能力
- B. GPT-3 改进了预训练方法
- C. GPT-3 引入了新的模型架构
- D. GPT-3 在少量样本上表现优秀
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下列哪些陈述关于提示学习（Prompt Learning）是正确的？
- A. 思维链（Chain-of-Thought）是一种激励大型语言模型进行推理的提示方法
- B. 自洽性(Self-Consistency)是一种提高模型的准确性的技术
- C. 思维树（Tree-of-Thoughts）是一种新的模型预训练方法
- D. 思维链、自洽性和思维树都是为了提升模型的推理能力
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下列哪些陈述关于 GPT 模型家族的发展是正确的？
- A. GPT 模型家族的规模不断增大
- B. GPT 模型家族一直在优化模型架构
- C. GPT 模型家族一直在改进预训练方法
- D. GPT-4 是 GPT 模型家族中首个引入图像识别能力的模型