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…。
“有些错误,不是因为你做错了,而是工具从根上就烂了。 ” 作...
这个提示是非常好的,个人养老金本身就不是给绝大多数人设计的,...
2010年上海世博会日本馆发的扇子。 当时只觉得日本小气,...
刚开始看,还以为五千万枚,,,,对不起啊。 。 。 。 我不...
无解,电信有公网的ipv4地址,500M的下行,也只有非晚上...
坏消息是做前端的人更加水深火热了,好消息是后端暂时还比较安全...
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