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引言 近年来，迁移学习在自然语言处理〔NLP〕领域应用越来越广泛，迁移学习是一种从一个任务中获取知识协助另一个任务方法，通过利用预训练模型作为基石模型，而后在特定任务上实行微调，可以有效提升模型泛化本事，本文将祥明介绍如何运用迁移学习在大模型上实行微调，以提升其泛化本事，并结合百度下拉词挖掘、RAG
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