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引言 在深度学习领域，大模型微调已变成一种常见技术手段，通过将预训练大型模型实行微调，以适应特定任务或领域需求，可以显著提高模型性能，可是，如何评估大模型微调后迁移本事，并确保其广泛适用性，变成当下研究中一个重点难题，本文将祥明探讨如何评估大模型微调后迁移本事，并供应一些实用主张、方法。
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