在當(dāng)今的人工智能領(lǐng)域,大型語言模型(LLM)如GPT、BERT等已經(jīng)成為了研究和應(yīng)用的熱點(diǎn),但其訓(xùn)練和部署成本高昂,且在不同領(lǐng)域或任務(wù)間的遷移能力有限,因此,如何有效地實(shí)現(xiàn)LLM的模型遷移,成為了一個(gè)重要的研究方向,本文將深入探討如何使用Python實(shí)現(xiàn)LLM的模型遷+ 目錄 1. 引言 大型語言模型(LLM)在預(yù)訓(xùn)練階段通過大規(guī)模數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)到了豐富的
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