精选新鲜的资讯为您呈现
-
为什么开发一个 AI Agent 看似容易，但真正让它「好用」却如此困难？技术瓶颈主要在哪里？
为什么开发一个 AI Agent 看似容易，但真正让它「好用」却如此困难？技术瓶颈主要在哪里？···
音乐 -
有哪些事情是MacOS做不到但Linux可以做到的？
有哪些事情是MacOS做不到但Linux可以做到的？···
音乐 -
浴巾有好的推荐吗？
浴巾有好的推荐吗？···
音乐 -
当年你们班第一名和最后一名的人都在干吗？
当年你们班第一名和最后一名的人都在干吗？···
音乐 -
30岁了，你在深圳过着什么样的生活？
30岁了，你在深圳过着什么样的生活？···
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 -
5499元的iPhone16Pro 16号晚 8 点开抢，苹果耳机也能用88VIP券了，有哪些攻略？
5499元的iPhone16Pro 16号晚 8 点开抢，苹果耳机也能用88VIP券了，有哪些攻略？···
音乐 -
脸与身材不符是种怎样的体验？
脸与身材不符是种怎样的体验？···
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