大模型相对小模型的优势

大模型相对小模型的优势有哪些？

•  A： 可解释性强
•  B： 可解释性弱
•  C： 对多模态生成类场景支持更好
•  D： 对计算资源要求更低
•  E： 冷启动成本更低

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• 大模型的可解释性弱，多模态支持好。
• 在深度学习中，冷启动是指从零开始训练一个模型，没有可以利用的先验知识或预训练参数。
• 这种方法需要大量的标注数据和计算资源，而且训练出来的模型效果通常不太好。
• 预训练模型则是指在一些大型数据集上预先训练过的模型，这些模型可以作为新任务的起始点，从而避免从头开始训练。

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