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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…。
Centos为什么突然没人用了?
科技工作者,今年是你入行的第几年?还记得刚入行时的自己吗?若能与那个「新人」通话60s,你会聊什么?
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为什么说耿直的人更容易吃亏?
MacOS真的比Windows流畅吗?
校招中的“熟悉linux操作系统”一般是指达到什么程度?
「牛奶湖」游客排队接奶,当地表示可以放心喝,是否符合食品安全标准?此营销行为对当地牧业是否有宣传作用?
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