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Fine-tuning 方式是指在已经训练好的语言模型的基础上,加入少量的 task-specific parameters, 例如对于分类问题在语言模型基础上加一层 softmax 网络,然后在新的语料上重新训练来进行 fine-tune。 Bert 文本相似度模型:BERT + Fine-tuning。
选择创建好的 业务流程 和 API 。例如,这里选择创建的 xwd_test_api_01。
调式完成后,可点击“复制”或“下载”导出调试好的代码。
准备训练数据 目录/root/kohya_ss/test/img with spaces/10_darius kawasaki person下有制作好的数据可以直接使用。
随后打开之前创建的应用,在【能力扩展】-【组件】中添加自己刚刚创建好的自定义组件,如有其他需要,也可以添加其他官方组件~ 在这里,我还根据组件内容适当添加了3条推荐问: 为我提一些在两周内游览5A景区的建议,要尽量保持天气最佳。 为我提一些在七天内游览4A景区的建议,要尽量保持天气最佳。 为我提一些在五天内游览3A景区的建议,要尽量保持天气最佳。
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