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引言 在大模型微调过程中,训练数据选择、预处理是至关重点环节,优质训练数据不止能够提高模型泛化本事,还能提升模型在实际应用中表现,于是,在微调过程中如何改良训练数据选择、预处理方法,变成一个亟待搞定难题,本文将从多个方面探讨如何改良大模型训练数据选择、预处理策略,为后续研究供应参考。
引言 在深度学习领域,大模型训练、微调是实行高效、准确模型根本步骤,可是,在实际应用中,如何选择、预处理训练数据以改良大模型微调过程变成一个重点挑战,本文将围绕大模型微调中训练数据选择、预处理展开讨论,旨在为读者供应实用方法、主张,协助读者更好地实行模型改良与应用。