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作者：拼课关注学习发布时间：2024-07-30

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网课学习callcal 2024-05-29

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搜趣资料 2024-06-20

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背景目前，基于 Transformers 架构的大型语言模型 (LLM)，如 GPT、T5 和 BERT，已经在各种自然语言处理 (NLP) 任务中取得了 SOTA 结果。此外，还开始涉足其他领域，例如：计算机视觉 (VIT、Stable Diffusion、LayoutLM) 和音频 (Whisper、XLS-R)。将预训练好的语言模型（LM）在下游任务上进行微调已成为处理 NLP 任务的一种范式。与使用开箱即用的预训练 LLM (例如：零样本推理) 相比，在下游数据集上微调这些预训练 LLM 会带来巨

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拼课达人1号 2023-11-13

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模型参数是指在机器学习和深度学习模型中可学习的权重和偏置等变量。在训练过程中，通过优化算法（如梯度下降）来调整这些参数代码分享【附件笔记百度盘】，以最小化模型预测值与实际值之间的差距。参数的初始值通常是随机的，随着训练的进行，它们会逐渐收敛到合适的数值，以捕捉输入数据中的复杂模式与关系。在大模型中，参数的数量通常非常庞大。举个例子，OpenAI的GPT-3模型拥有约1750亿个参数，使其能够执行

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gbpl669 2024-06-18

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bili_57985526763 2024-07-20

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