“SFT”的版本间的差异
(创建页面,内容为“{{4}}SFT(Structured Fine-Tuning):这是一种预训练模型微调的方法,旨在针对特定任务进行模型调整。在SFT中,预训练模型被用作...”) |
(没有差异)
|
2023年11月8日 (三) 01:36的最新版本
SFT(Structured Fine-Tuning):这是一种预训练模型微调的方法,旨在针对特定任务进行模型调整。在SFT中,预训练模型被用作基础模型,然后针对特定任务的数据进行微调。微调过程中,模型的参数会根据任务数据进行更新,以适应特定任务的需求。SFT通常应用于自然语言处理任务,如文本分类、情感分析等。
相关知识