精选新鲜的资讯为您呈现
-
汤姆·克鲁斯在国外算几线？
汤姆·克鲁斯在国外算几线？···
音乐 -
山姆超市是怎么在中国火起来的?
山姆超市是怎么在中国火起来的?···
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 -
浴巾有好的推荐吗？
浴巾有好的推荐吗？···
音乐 -
一个练过功夫的姑娘能打过一个没练过的男人吗？
一个练过功夫的姑娘能打过一个没练过的男人吗？···
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 -
有没有你见人就忍不住推荐的先婚后爱***，刚升级成了尊贵的盐选会员嘿嘿？
有没有你见人就忍不住推荐的先婚后爱***，刚升级成了尊贵的盐选会员嘿嘿？···
音乐 -
怎么看待B站舞蹈区和某些风格比较暴露的up？
怎么看待B站舞蹈区和某些风格比较暴露的up？···
音乐 -
如何看待苹果在 WWDC25 发布的 Foundation 模型框架，它将为开发者和用户带来哪些改变？
如何看待苹果在 WWDC25 发布的 Foundation 模型框架，它将为开发者和用户带来哪些改变？···
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