大模型训练、微调技术研究报告
分类：Word
时间： 2025-04-22 16:57
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总结大纲：
引言：介绍大型模型（如深度学习中的Transformer架构）在自然语言处理和其他领域的重要性。
大模型训练技术：
数据准备与清洗方法。
训练策略，包括分布式训练、混合精度训练等。
模型架构的选择及其影响因素。
微调技术：
微调的目的和应用场景。
不同类型的微调方法，例如基于任务的微调、多任务学习等。
如何选择合适的预训练模型进行微调以达到最佳性能。
实验结果与分析：通过具体案例展示不同训练和微调策略的效果对比。
挑战与未来方向：讨论当前技术面临的挑战及未来可能的研究方向。
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