精选新鲜的资讯为您呈现
-
为何Microsoft能一直留在中国市场?
为何Microsoft能一直留在中国市场?···
音乐 -
核武器真的有宣传中那么牛逼吗？
核武器真的有宣传中那么牛逼吗？···
音乐 -
有哪些好看的重生***？
有哪些好看的重生***？···
音乐 -
评价一下Proxmox VE与ESXi的优劣？
评价一下Proxmox VE与ESXi的优劣？···
音乐 -
如果我写个脚本，一直跌的股票一旦上涨就立刻（1s内）买，接着一旦下跌就立刻（1s内）卖，会怎样？
如果我写个脚本，一直跌的股票一旦上涨就立刻（1s内）买，接着一旦下跌就立刻（1s内）卖，会怎样？···
音乐 -
鸿蒙电脑应用开发和鸿蒙手机是一样的吗？
鸿蒙电脑应用开发和鸿蒙手机是一样的吗？···
音乐 -
修仙不是求长生吗？为什么还要打打杀杀?
修仙不是求长生吗？为什么还要打打杀杀?···
音乐 -
如何评价Google刚刚发布的 Gemini Diffusion? 会代替自回归模型成为下一代模型吗？
如何评价Google刚刚发布的 Gemini Diffusion? 会代替自回归模型成为下一代模型吗？···
音乐 -
中年女性如何保持身材？
中年女性如何保持身材？···
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