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引言 在当下AI技术领域,预训练、微调是两个重点概念,预训练是指在大规模数据集上实行模型训练,使其具备一定泛化本事;而微调则是针对特定任务对预训练模型实行调整,以适应具体应用场景,本文将祥明探讨大模型预训练、微调有何区别,并共享如何实行最优搭配方法。
引言 大模型在人工智能领域应用越来越广泛,预训练、微调是大模型训练过程中不可或缺两个步骤,预训练是利用大规模语料库实行无监督学习,让模型具备基本语言理解、生成本事;而微调则是针对特定任务实行有监督学习,进一步提升模型在特定任务上性能,可是,在实际应用中,如何实行预训练、微调最佳搭配变成不少研究者关注