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…。
Linux 内核的系统有没有类似macOS 那样漂亮流畅的桌面环境的发行版本?...
马斯克宣布星舰将配备 42 台发动机,如何评价这一设计?...
***如古代长城用的是C140混凝土,那千百年下来会完整的留存至今还是损坏的更加严重?...
如何评价鸿蒙电脑无法编写其自身运行的程序?...