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引言 微调大模型是当下自然语言处理领域中热门话题,伴随预训练模型参数量不息增加,如何有效地实行微调变成研究者们关注重点,本文将探讨微调大模型须要多少数据?以及数据量对模型性能影响。
引言 微调大模型是深度学习领域中一种常见技术,其首要目是利用已有模型预训练权重来加速特定任务学习过程,在实际应用中,确定哪些层须要冻结,哪些层须要重新训练是一项重点且复杂任务,本文将祥明探讨这一难题,并供应一些实用主张、方法。