返回全部题目← 上一题55 / 91下一题 →题库/模型训练与对齐/Q-4637自监督学习为什么对大语言模型预训练重要？知识专题：预训练、续训与 SFT题目类型：原理机制技术难度：基础收录题集：2 份暂无参考答案未标记未标记待复习已掌握收藏询问 AI选择 AI 平台KimiKimi（新窗口打开）Qwen千问（新窗口打开）OpenAIChatGPT（新窗口打开）自动带入当前题目本题目录收录题集相关题目收录题集2 份深度学习基础汇编阿东玩 AI · AgentGuide · 1 条原题查看题集 →【音视频表示学习】请解释对比学习、自监督学习和迁移学习在音视频表示学习中的应用。对比学习：利用正负样本对学习判别性表示，如SimCLR、MoCo在视频帧或音频片段上的应用。自监督学习：通过设计预文本任务（如旋转预测、时序排序、掩码重建）从无标签音视频数据中学习特征，优势在于无需人工标注，可大规模预训练。迁移学习：将预训练模型（如ImageNet、AudioSet上训练的）迁移到下游音视频任务（如动作识别、语音情感分析），通过微调或特征提取适应新任务。 「字节跳动」深度学习精华·深度学习基础Rocky Ding · AIGC-Interview-Book · 1 条原题查看题集 →自监督学习的核心思想是什么？为什么它成为大模型预训练的主流范式？相关题目4 题0083如何提升 Agent 的长程任务能力？同一知识专题题目类型：方案设计技术难度：进阶相关面经：2 篇0085当 pass@k 与 pass@1 的差距收敛后，如何继续提升模型能力？同一知识专题题目类型：方案设计技术难度：深入相关面经：1 篇0207基座已有工具调用能力时，Tool-use SFT 的训练目标是什么？同一知识专题题目类型：原理机制技术难度：进阶相关面经：2 篇0495你有哪些大模型后训练经验？同一知识专题题目类型：项目深挖技术难度：进阶相关面经：2 篇♥♥♥♥♥← 上一题已到最后一题← 上一题大模型预训练中的 Scaling Law 是什么，对资源配置有什么指导意义？下一题 →为什么要对已有语言模型进行继续预训练，适用于哪些需求？
