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近屿OJAC带你解读：AIGC核心知识点fine-tuning

作者：近屿智能发布时间：2024-06-06
AIGC机器学习深度学习

什么是fine-tuning？ Fine-tuning是机器学习和深度学习中的一个术语，简称微调，指的是在一个预训练模型的基础上进行的再训练过程。这种方法通常用于解决特定任务，特别是当该任务的数据量相对较少时。Fine-tuning可以提高模型在特定任务上的性能，因为它利用了预训练模型在大量数据上学习到的知识。 微调的关键在于能够利用预训练模型的强大能力，同时通过有限的参数更新，实现对新任务的快速适应。这种方法特别适用于数据较少的情况，可以避免从头开始训练一个大模型所需的大量计算资源。 在微调的过程中，通...【查看原文】

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基本原理 Fine-tuning是机器学习和深度学习中的一个术语，简称微调，指的是在一个预训练模型的基础上进行的再训练过程。这种方法通常用于解决特定任务，特别是当该任务的数据量相对较少时。Fine-tuning可以提高模型在特定任务上的性能，因为它利用了预训练模型在大量数据上学习到的知识。 微调的关键在于能够利用预训练模型的强大能力，同时通过有限的参数更新，实现对新任务的快速适应。这种方法特别适用于数据较少的情况，可以避免从头开始训练一个大模型所需的大量计算资源。 在微调的过程中，通常会冻结（即不更新）模

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