精选新鲜的资讯为您呈现
-
北京日报点名批评“苏超”过度娱乐化，它是否管的太宽了？为什么无良媒体不会被查封取缔？
北京日报点名批评“苏超”过度娱乐化，它是否管的太宽了？为什么无良媒体不会被查封取缔？···
音乐 -
2025年，笔记软件又如何选择?
2025年，笔记软件又如何选择?···
音乐 -
你发生过的最尴尬的事是什么？
你发生过的最尴尬的事是什么？···
音乐 -
为什么开发一个 AI Agent 看似容易，但真正让它「好用」却如此困难？技术瓶颈主要在哪里？
为什么开发一个 AI Agent 看似容易，但真正让它「好用」却如此困难？技术瓶颈主要在哪里？···
音乐 -
如何去面试软件测试工程师？
如何去面试软件测试工程师？···
音乐 -
当年你们班第一名和最后一名的人都在干吗？
当年你们班第一名和最后一名的人都在干吗？···
音乐 -
无性婚姻是一种怎样的体验？
无性婚姻是一种怎样的体验？···
音乐 -
以总理称已控制伊朗首都领空，领空被控制意味着什么？伊朗还可以通过空袭反击吗？
以总理称已控制伊朗首都领空，领空被控制意味着什么？伊朗还可以通过空袭反击吗？···
音乐 -
为什么有些门开关时特别容易夹手？背后的设计缺陷可能有哪些？
为什么有些门开关时特别容易夹手？背后的设计缺陷可能有哪些？···
音乐
qwen3-0.6B这种小模型有什么实际意义和用途吗？
2025-06-17 23:55:12 来源：本站0.5b 这种才是最有用的，因为它可以万能地微调成单一小任务。
而且它参数量小，本地跑，运行快。
以前的那些nlp任务都可以用这种万金油来微调。
比如文章提取，文章样式整理，数据格式转换，文章校验，快递信息提取等。
你可能会说我为什么不用传统的nlp来干？ 主要是现在的llm模型，从训练到部署已经非常的流水线了，不会深度学习的人也能训练一个并部署，这个流水线简单到，真的只需要处理数据集而已。
整个过程你甚至不需要写…。
猜你喜欢