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下列哪项不是预训练大模型的优势
下列不是预训练大模型优势的是“训练效率高”。预训练大模型在当前的自然语言处理和人工智能领域具有重要地位，其优势主要体现在以下几个方面：适应性强：预训练大模型通过在大规模数据集上进行预训练，能够学习到丰富的语言知识和上下文信息。这种强大的适应性使得模型能够轻松应对各种下游任务，如文本分类、情感分析、问答系统等。
预训练大模型具有以下优势：通用性强：预训练是在海量文本数据上进行的，使模型学习到语言的基础规则、结构和模式，赋予其广泛的背景知识。这些知识能通过后续细化训练应用到各种任务中，可用于文本分类、情感分析、机器翻译等多样化场景。
效率优势：预训练大模型可通过微调适应不同任务。微调即在预训练模型基础上，用少量标注数据训练，提升其在具体任务上的性能。这种方式能大幅减少标注数据需求，降低模型开发成本，体现了较高的效率。
预训练大模型具有性能和效率方面的显著优势：自动提取特征与泛化能力强：预训练大模型在大规模数据上训练，能学习数据中的统计规律，自动提取特征。这使其在众多任务中表现出色，甚至超越人类水平，如BERT在自然语言处理、GPT在文本生成任务中的优异表现。其泛化能力让它可应用于不同具体任务，无需重新训练。
2025年广西公需大模型能力包括
年广西公需大模型能力主要包括生成能力、多模态处理能力、逻辑推理能力和任务迁移能力。生成能力：这是内容创造的基石，大模型能够生成高质量的文本、图像、视频以及编写代码等。这种能力在创意产业、广告业、媒体制作等多个领域都有广泛的应用。
学习形式包括在线学习、线下培训、自学等，以在线学习为主。不同职业或级别差异：普通专业技术人员年度总学时90，公需科目30学时；高级职称人员年度总学时120，公需科目40学时；教育行业从业人员年度总学时100，公需科目35学时；医疗卫生行业人员年度总学时110，公需科目40学时。
年公需课科目主要聚焦在数字化转型、人工智能伦理、绿色低碳发展、科技创新与知识产权四大核心领域。核心领域概述 数字化转型：这一领域主要探讨如何利用数字技术推动各行各业的发展，包括云计算、大数据、物联网等技术在企业管理和运营中的应用。
公需科目通常由广西壮族自治区人力资源社会保障厅统一组织实施。参考2024年的安排，该厅于2024年4月发布了当年全区专业技术人员公需科目和专业科目学习的相关通知，专业技术人员需在2024年12月31日前完成2024年公需科目必修课学习考试。
...Shot能力新标杆!Randeng-T5-Multi-Task模型训练心得分享
模型基础与训练技术：基于RandengT5预训练模型，结合prompt tuning技术进行了有监督数据集的训练。通过text2text统一范式解决所有NLP任务，提升了模型的zeroshot能力。训练数据集与成果：收集了约100个中文数据集，进行Text2Text统一范式的有监督任务预训练。
T5模型是谷歌于2020年提出的一种基于transformer的encoder-decoder架构，通过text2text范式解决所有NLP任务。IDEA-CCNL封神榜团队预训练并开源了中文T5模型燃灯 Randeng-T5。许多论文不断完善text2text范式，提高模型在下游任务的能力，特别是few-shot和zero-shot能力。
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