精选新鲜的资讯为您呈现
-
姐妹们穿裙子露出安全裤打底裤会害羞吗?
姐妹们穿裙子露出安全裤打底裤会害羞吗?···
音乐 -
以色列为什么突然敢打伊朗了？不怕被报复？
以色列为什么突然敢打伊朗了？不怕被报复？···
音乐 -
800V是什么技术，为什么特斯拉不跟进？
800V是什么技术，为什么特斯拉不跟进？···
音乐 -
PHP现在真的已经过时了吗？
PHP现在真的已经过时了吗？···
音乐 -
为什么Picasa现在很少更新？
为什么Picasa现在很少更新？···
音乐 -
H264和H265谁画质好，求回谢谢！？
H264和H265谁画质好，求回谢谢！？···
音乐 -
特厨隋坡探店成都快餐店，给出80分以上的高分，为什么评分远高于大饭店？
特厨隋坡探店成都快餐店，给出80分以上的高分，为什么评分远高于大饭店？···
音乐 -
如何看待 Anthropic 发布的 Claude 4 Opus/Sonnet？对行业有什么影响？
如何看待 Anthropic 发布的 Claude 4 Opus/Sonnet？对行业有什么影响？···
音乐 -
特朗普集团推出 499 美元「土豪金」手机 T1，安卓系统，号称「美国制造」，如何看待此举？
特朗普集团推出 499 美元「土豪金」手机 T1，安卓系统，号称「美国制造」，如何看待此举？···
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