大规模语言模型从理论到实践：有监督下游任务微调
关键词：大规模语言模型，微调，自然语言处理，预训练，监督学习，Transformer，BERT，NLP，下游任务
文章目录
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
随着深度学习技术的快速发展，大规模语言模型（Large Language Models，LLMs）在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域取得了显著的成果。LLMs通过在海量文本语料上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和模式，为解决NLP任务提供了强大的能力。
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