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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。
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