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AI大模型基础：预训练与微调（迁移学习与微调策略）
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- • 预训练与微调概述：定义、迁移学习背景及在 NLP 和 CV 中的重要性。
- • 预训练原理与实现：任务设计、数据需求及代码示例。
- • 微调策略：全参数微调、部分微调、参数高效微调。
- • 应用案例：NLP、图像分类及医学影像领域的实现。
一、预训练与微调概述
预训练是在大规模、无标注或弱标注数据上训练模型，学习通用特征并构建强大的初始参数。微调是在特定下游任务上调整模型参数，使模型适配业务目标。
1.1 定义与目标
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二、应用场景
文档中心可以承接产品教程、模型能力说明、课程补充资料、发布日志和常见问题，帮助用户在创作前完成快速理解。