暂无介绍
引言 在深度学习领域,大模型微调是一个常见应用场景,通过微调预训练模型,可以提高模型在特定任务上性能,可是,在实际应用中,如何确定哪些层须要冻结,哪些层须要重新训练变成一个重点难题,本文将从多个角度探讨这一难题,并结合相关文章描述提出实用主张。
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。