如果你对RAG还不是很熟悉的话，请阅读之前的文章“Elasticsearch：什么是检索增强生成-RAG？”。你可以阅读文章“Elasticsearch：在你的数据上训练大型语言模型(LLM)”来了解更多关于如何训练你的模型。在今天的文章中，我们来讲述RAG及大语言模型的优缺点。这篇文章旨在优化语言模型的终极指南。介绍你是否正在努力充分利用大型语言模型(LLM)？你不是一个人。好消息是，你可以选择

1BERT的优点和缺点1.1BERT的优点通过预训练,加上Fine-tunning,在11项NLP任务上取得最优结果.BERT的根基源于Transformer,相比传统RNN更加高效,可以并行化处理同时能捕捉长距离的语义和结构依赖

类型总结微调（Fine-tunning）语言模型的参数需要一起参与梯度更新轻量微调（lightweightfine-tunning）冻结了大部分预训练参数，仅添加任务层，语言模型层参数不变适配器微调（Adapter-tunning

但由于使用mask进行训练，输入与下游任务的fine-tunning不一致，这种不一致使得BERT在生成类任务上相对较弱。

包括Tensorflow下的AlexNet网络模型搭建、测试、使用自己的数据做fine-tunning、批量测试训练结果主要参考文章《FinetuningAlexNetwithTensorFlow》，文章

分类非常常见，但如果每个类只有几个标注样本，怎么办呢？比如：我们打造了一个智能对话开发平台以赋能第三方开发者来开发各自业务场景中的任务型对话，其中一个重要功能就是对意图进行分类。大量平台用户在创建一个新对话任务时，并没有大量标注数据，每个意图往往只有几个或十几个样本。面对这类问题，有一个专门的机器学习分支——Few-shotLearning来进行研究和解决。一、小样本学习方法1、基于模型微调的小样

https://www.quora.com/How-do-I-fine-tune-a-Caffe-pre-trained-model-to-do-image-classification-on-my-own-dataset基本概念及举例：DeepNetorCNNlikealexnet,Vggnetorgooglenetaretrainedtoclassifyimagesintodifferentc

目录结构--retrain--bootleneck--data--train--test_images--googleNet_微调--retrain.bat#googleNet微调importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltlines=tf.gfile.GFile(

【深度学习前沿应用】文本分类Fine-Tunning作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云星级博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会

功能和界面项目结构和代码目录结构代码Fine-tunning总结缘起随着疫情缓解，在家自学TF、看看论文然后混吃喝的happy日子被迫结束TT。前往一家互联网公司的web开发组实习。

通过共同训练（co-training）和微调（fine-tunning），同时提高生成图像质量和判别器在强对

下面为主要步骤：#采用别人的预训练模型，在自己的数据库上进行微调（fine-tunning）#fine-tune是应用别人在大数据集合上训练到一定程度的caffemodel，在这进行微调。

下面为主要步骤：#采用别人的预训练模型，在自己的数据库上进行微调（fine-tunning） #fine-tune是应用别人在大数据集合上训练到一定程度的caffemodel，在这进行微调。