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免费送5本新 书 《 大型语言模型实战指南：应用实践与场景落地 》， 参 与方式：关注下发公众号并“AII大模型”公众号 后台回复关注截图 ，并本文末留言， 我们随机抽取5位幸运读者送书，截止时间10月20号晚24点。 导读：大型预训练模型是一种在大规模语料库上预先训练的深度学习模型，它们可以通过在大量无标注数据上进行训练来学习通用语言表示，并在各种下游任务中进行微调和迁移。随着模型参数规模的扩大，微调和推理阶段的资源消耗也在增加。针对这一挑战，可以通过优化模型结构和训练策略来降低资源消耗。 一般来说，研究者的优化方向从两个方面共同推进： 一方面，针对训练参数过多导致资源消耗巨大的情况，可以考虑通过固定基础大型语言模型的参数，引入部分特定参数进行模型训练，大大减少了算力资源的消耗，也加速
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