一、前言
模型训练是深度学习领域中的关键环节。随着技术的发展,预训练模型的出现极大地改变了模型构建的格局。这些预训练模型在大规模数据集上进行了初步的学习,蕴含了丰富的通用知识。然而,不同的实际应用场景有着各自独特的需求。例如在医疗影像诊断领域,预训练模型可能无法直接精准地识别特定病症的微小特征;通过微调可以让预训练模型更好地适应各种特定任务的要求。
语料采集过程:开源模型应用落地-模型微调-语料采集-数据格式化(四)
运行环境准备过程:开源模型应用落
模型训练是深度学习领域中的关键环节。随着技术的发展,预训练模型的出现极大地改变了模型构建的格局。这些预训练模型在大规模数据集上进行了初步的学习,蕴含了丰富的通用知识。然而,不同的实际应用场景有着各自独特的需求。例如在医疗影像诊断领域,预训练模型可能无法直接精准地识别特定病症的微小特征;通过微调可以让预训练模型更好地适应各种特定任务的要求。
语料采集过程:开源模型应用落地-模型微调-语料采集-数据格式化(四)
运行环境准备过程:开源模型应用落
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