包含大模型微调到底有没有技术含量，或者说技术含量到底有多大？的词条

1迁移学习Transfer Learning通过将大模型中的权重参数迁移到小模型中，从而实现在小数据集上进行高效训练具体来说，可以将大模型中的部分或全部层复制到小模型中，并对其进行微调以适应新的任务和数据2剪枝与；自己的工作是不是要经过了系统的学习的专业知识和技能是不是长期经验积累后的高效率劳动这是区别有无技术含量的标准任何工种都会有技术含量大到科学研究，小到清洁卫生，哪怕是日常生活中的游戏，只要精心研究，不断。

整体来看，盘古大模型分为三个训练阶段一是预训练，利用海量数据进行预训练得到通用基础模型，二是微调，针对下游行业具体任务，结合行业数据进行微调三是大模型迭代，结合不断产生的新数据和之前训练使用的数据，实现大模型的终身学习 Δ；你的这个问题最有技术含量不就是因为有位科学家问了“如果宇宙是答案，那么问题是什么？”这样的问题，才有了今天的“大型强子对撞实验”吗？ 已赞过 已踩过lt 你对这个回答的评价是？ 评论 收起 殷之皮美丽 20200321 · TA。

还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩，包括将GLUE基准推至804%绝对改进76%，MultiNLI准确度达到867% 绝对改进率56%等，此后，BERTBidirectional Encoder Representation from Transformers就成为NLP领域大火整个ML界略有耳闻的模型；2023伊始，先是开年毫末智行举办HAOMOAIDAY，放出自动驾驶行业最大智算中心，再有小鹏理想新春全员信剑指城市导航辅助驾驶，随后是对话式AI大模型ChatGPT火遍全网，自动驾驶AI技术再次成为顶流 无论是自动驾驶的“进城”，还是ChatGPT的“。

汽车维修技术是有一定的含量的，汽车维修技术属于一项技能，技能都是有含量的；为快速适配行业应用，推出基于 MindX 的大模型微调组件，实现一键式微调和低参数调优功能在模型推理部署方面，推出基于 MindStudio 大模型部署套件，实现分布式推理服务化模型轻量化和动态加密部署功能。

前面有大佬认为电脑主板是高 科技 产品，理由是华硕等大厂卖出了3千多的高价，还要自行研发芯片，但理由真的站不住脚我的看法是电脑主板真算不上高 科技 产品，主板生产的技术含量也真的不高 比如现在缺少核心技术被大家骂得狗血喷头；想要判断你的工作有没有技术含量，其实可以从你入职的培训就知道，如果你入职的时候不用经过培训，而且并不用老师傅带着，完全就可以一个人独立工作，那么你的这份工作就没什么技术含量而如果你的工作上岗之前需要经过大量的。

低模是游戏里的说法，可以理解为游戏所使用的模型低模相反，但低模再法线贴图或普通凹凸贴图时也能显示的比实际的精细得多，所以很多时候做大场景或特别精细的时候要用高模导出法线贴图，贴到低模上去操作，这样会大大提高；包含了“预训练”和“大模型”两层含义，二者结合产生了一种新的人工智能模式，即模型在大规模数据集上完成了预训练后无需微调。

openai模型微调没有效果原因1数据集问题如果微调的数据集质量不高样本量不足标注错误等，都可能导致微调效果不佳2学习率问题微调时需要设置合适的学习率，如果学习率过大或过小，都会影响模型的微调效果3；写了改，改了写，大量的时间花在细枝末节，这是一个非常花功夫的精细活所以，不要低估任何一个职业，没真正做过，就永远不能体会到其中的艰辛前端这个工种也是有很高的技术含量的，不能瞧不起前端工程师。

我们以“做空间智能时代的开拓者，让科技之美超越想象”为使命，致力于通过领先的产品与技术能力，与客户伙伴携手推动产业健康良性发展，让未来的智能机器人心明眼亮有智慧，覆盖与人类活动紧密关联的整个空间，让人们的工作；除此之外，大模型也可以更好的从数据中提取特征，进行数据标注 比如，先用海量未标注数据通过自监督的方式预训练一个大模型，然后用少量已经人工标注好的数据对模型做微调，使得模型具备检测能力，这样模型就可以自动标注需要的数据 目前。

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