精选新鲜的资讯为您呈现
-
你怎么看待剪映收费过高问题？
你怎么看待剪映收费过高问题？···
音乐 -
有没有那种特别爽特别爽特别爽特别爽的文?
有没有那种特别爽特别爽特别爽特别爽的文?···
音乐 -
30马赫的导弹，近防炮能挡住吗？
30马赫的导弹，近防炮能挡住吗？···
音乐 -
新疆机票价格暴涨，上海飞乌鲁木齐往返超 6000 元，为什么旅游旺季还没到价格就飞涨？新疆旅游有多火？
新疆机票价格暴涨，上海飞乌鲁木齐往返超 6000 元，为什么旅游旺季还没到价格就飞涨？新疆旅游有多火？···
音乐 -
SwiftUI 是不是一个败笔？
SwiftUI 是不是一个败笔？···
音乐 -
你的亲戚提过什么过分的要求？
你的亲戚提过什么过分的要求？···
音乐 -
为什么这次以色列打伊朗，网上声讨的人少了，反而都是嘲笑调侃伊朗？
为什么这次以色列打伊朗，网上声讨的人少了，反而都是嘲笑调侃伊朗？···
音乐 -
如何使用Obsidian软件？
如何使用Obsidian软件？···
音乐 -
为什么windows没有类似docker运行机制？
为什么windows没有类似docker运行机制？···
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