精选新鲜的资讯为您呈现
-
2025年，笔记软件又如何选择?
2025年，笔记软件又如何选择?···
音乐 -
如何评价女明星梅根福克斯的身材？
如何评价女明星梅根福克斯的身材？···
音乐 -
哪一刻，你发现了妻子的秘密？
哪一刻，你发现了妻子的秘密？···
音乐 -
现代艺术只考虑意义、不考虑美感吗？
现代艺术只考虑意义、不考虑美感吗？···
音乐 -
有什么超级好看的打脸爽文推荐吗？
有什么超级好看的打脸爽文推荐吗？···
音乐 -
如何评价前端框架 Solid?
如何评价前端框架 Solid?···
音乐 -
Go 语言 Web 应用开发框架，Iris、Gin、Echo，哪一个更适合大型项目？
Go 语言 Web 应用开发框架，Iris、Gin、Echo，哪一个更适合大型项目？···
音乐 -
为什么苹果手机杀后台现象频繁？是内存不够、后台管理严格还是其他原因呢？
为什么苹果手机杀后台现象频繁？是内存不够、后台管理严格还是其他原因呢？···
音乐 -
人们在 DOS 年代如何办公？
人们在 DOS 年代如何办公？···
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