预训练模型有什么用
2024-01-08
什么是预训练模型 预训练模型是一种机器学习模型,通过在大规模数据集上进行预训练,学习到丰富的语义和语法知识,然后再在特定任务上进行微调,以提高模型性能。预训练模型通常使用无监督学习方法,如自编码器、生成对抗网络等,从大量无标签数据中学习语言的表示和结构。 预训练模型的出现极大地推动了自然语言处理(NLP)领域的发展,使得在各种文本相关任务上取得了突破性的进展。下面将从多个方面详细阐述预训练模型的用途和优势。 1. 提升模型性能 预训练模型通过在大规模数据上进行预训练,能够学习到更加丰富的语义和