大模型
2021-12-28 18:17:34 33 举报
大模型,是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型。这些模型通常需要大量的数据进行训练,以便能够捕捉到数据中的复杂模式和关系。大模型在许多领域都取得了显著的成果,如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。然而,大模型的训练和部署也面临着许多挑战,如计算资源的需求、过拟合问题以及模型解释性不足等。尽管如此,随着计算能力的提升和算法的改进,大模型在未来仍有望在更多领域发挥重要作用。
作者其他创作
大纲/内容
加速模型存储
NLP不一定需要蒸馏;蒸馏、剪枝、量化
打开notebook建模
主动学习,线上数据回流模型策略初步判断,人后介入
定义任务类型,上传任务脚本; 预设任务,自定义任务
基础预训练模型
对话、反作弊等预训练模型
有标注数据
场景预训练模型
模型路径资源分配前后处理模型校验
Finetune模型存储
无标注数据
Finetune
数据源
模型上线部署
场景数据源
模型加速
收藏
0 条评论
下一页