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互联网各领域资料分享专区(不定期更新):

Sheet


正文

一、入门级开源模型推荐

1. GPT-2(小参数版)

  • 特点:由OpenAI推出,117M参数的版本对硬件要求较低,适合新手理解生成式模型的基本原理(如自回归生成、注意力机制)。
  • 学习方向:可尝试文本生成、对话模拟等任务,结合论文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》深入理解预训练和微调机制。
  • 资源:Hugging Face提供预训练模型和API接口,可直接通过transformers库调用。

2. DistilBERT

  • 特点:BERT的轻量版,参数减少40%但保留95%的性能,适合学习Transformer架构和自然语言理解任务(如文本分类、实体识别)。
  • 学习方向:通过微调实验(如情感分析、问答系统)掌握迁移学习的基本流程。
  • <
http://www.dtcms.com/wzjs/4790.html

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