主要观点总结
本文介绍了预训练（Pre-training）与微调（Fine-tuning）的概念及其在深度学习中的应用。首先阐述了预训练和微调的定义和必要性，然后详细解释了它们的技术原理，最后对微调进行了分类介绍。
关键观点总结
关键观点1: 预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）的定义和重要性
预训练是在大量数据上训练模型以学习通用特征，而微调是在特定任务的小数据集上微调预训练模型以优化性能。两者结合使用可以提高模型在新任务上的表现并减少对新数据的需求和训练成本。
关键观点2: 预训练的技术原理
预训练利用大量无标签或弱标签的数据进行训练，采用基于Transformer的架构，通过无监督学习和屏蔽语言建模等技术，捕获底层模式、结构和语义知识。
关键观点3: 微调的技术原理和分类
微调在预训练模型的基础上，通过在新任务的小规模标注数据集上进一步训练和调整模型，使其适应新任务。微调可以分为全面微调（Full Fine-tuning）和部分/参数高效微调（PEFT），分别适用于不同的情况和需求。
关键观点4: 预训练和微调的实际应用
预训练和微调在深度学习中广泛应用于各种任务，如文本分类、命名实体识别、对话生成、文本摘要等。它们可以提高模型的性能，减少对新数据的需求和降低训练成本，是深度学习领域的重要技术。
文章预览
Pre-training vs Fine-tuning 预训练（Pre-training）是预先在大量数据上训练模型以学习通用特征，而微调（Fine-tuning）是在特定任务的小数据集上微调预训练模型以优化性能。 Pre-training vs Fine-tuning 一、 预训练（Pre-training） 为什么需要预训练？ 预训练是为了让模型在见到特定任务数据之前，先通过学习大量通用数据来捕获广泛有用的特征，从而提升模型在目标任务上的表现和泛化能力。 Pre-training 预训练技术通过从大规模未标记数据中学习通用特征和先验知识，减少对标记数据的依赖，加速并优化在有限数据集上的模型训练。 Pre-training 数据稀缺性 ： 在现实世界的应用中，收集并标注大量数据往往是一项既耗时又昂贵的任务。 特别是在某些专业领域，如医学图像识别或特定领域的文本分类，标记数据的获取更是困难重重。 预训练技术使得模型能够从未标
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