2025-06-17 23:55:12 来源:本站0.5b 这种才是最有用的,因为它可以万能地微调成单一小任务。
而且它参数量小,本地跑,运行快。
以前的那些nlp任务都可以用这种万金油来微调。
比如文章提取,文章样式整理,数据格式转换,文章校验,快递信息提取等。
你可能会说我为什么不用传统的nlp来干? 主要是现在的llm模型,从训练到部署已经非常的流水线了,不会深度学习的人也能训练一个并部署,这个流水线简单到,真的只需要处理数据集而已。
整个过程你甚至不需要写…。
上一篇:买到烂尾楼到底该有多绝望?
下一篇:有没有甜到爆的***?
国产手机AI「好用」的背后,是技术差距还是文化差异?···
音乐瑜伽裤和牛仔裤哪个更显身材?···
音乐大量消息在 MQ 里长时间积压,该如何解决?···
音乐前端,后端,全栈哪个好找工作?···
音乐作为一个服务器,node.js 是性能最高的吗?···
音乐你的亲戚提过什么过分的要求?···
音乐如何优雅劝退他人做自媒体?···
音乐SwiftUI 是不是一个败笔?···
音乐golang和rust你选择哪个?···
音乐