精选新鲜的资讯为您呈现
-
如何看待22岁中国游客从泰国豪华酒店21层坠楼身亡?
如何看待22岁中国游客从泰国豪华酒店21层坠楼身亡?···
音乐 -
男朋友要被裁员了，我该怎么相处?
男朋友要被裁员了，我该怎么相处?···
音乐 -
未来几年，市场对 AI 人才的需求会集中在哪几个方向？
未来几年，市场对 AI 人才的需求会集中在哪几个方向？···
音乐 -
特厨隋坡探店成都快餐店，给出80分以上的高分，为什么评分远高于大饭店？
特厨隋坡探店成都快餐店，给出80分以上的高分，为什么评分远高于大饭店？···
音乐 -
有没有一个特别好用的Linux系统？
有没有一个特别好用的Linux系统？···
音乐 -
拼多多一季度净利润暴跌 47%，却砸钱搞「千亿扶持」，这是「赔本赚吆喝」还是「长期主义的战略坚持」？
拼多多一季度净利润暴跌 47%，却砸钱搞「千亿扶持」，这是「赔本赚吆喝」还是「长期主义的战略坚持」？···
音乐 -
买到烂尾楼到底该有多绝望？
买到烂尾楼到底该有多绝望？···
音乐 -
咖啡喝多了对人体有什么危害么?
咖啡喝多了对人体有什么危害么?···
音乐 -
大量消息在 MQ 里长时间积压，该如何解决？
大量消息在 MQ 里长时间积压，该如何解决？···
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