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对于预训练模型,最核心的要素是从无标注的数据中去学习,通过自监督的一些任务去做预训练,得到丰富的知识。在具体的应用中,会引入一些任务相关的数据,去调整模型;相当于在这个已经预训练训练好的模型上(获得通用知识),引入任务相关数据,对具体的任务去进行一些适配,最终得到一个解决具体任务额模型。最早追溯到transfer learning 迁移学习,某种程度上,预训练模型就是在做一个transfer le
整个预训练语言模型的使用范式: 对于预训练模型,最核心的要素是从无标注的数据中去学习,通过自监督的一些任务去做预训练,得到丰富的知识。在具体的应用中,会引入一些任务相关的数据,去调整模型;相当于在这个已经预训练训练好的模型上(获得通用知识),引入任务相关数据,对具体的任务去进行一些适配,最终得到一个解决具体任务额模型。 为什么采用上面“预训练+微调”的范式? 最早追溯到transfer learning 迁移学习,某种程度上,预训练模型就是在做一个transfer learning
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