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  • 大模型黑话指南(三) 千帆社区

    Post-training 是一种迁移学习技术,它在预训练语言模型的基础上,通过下游任务的数据集和监督信号,更新与任务相关的层,帮助模型迁移到下游任务。通常将预训练模型中的Transformer encoder层的参数保持固定,只更新后续的任务特定层,如分类器层的参数。它使用的是下游任务的数据集和标签,采用监督学习的方式进行模型优化。

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