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作者 pocession 在 PTT [ Stock ] 看板的留言(推文), 共10則

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[ Stock ]169 留言, 推噓總分: +43

作者: EvilSD - 發表於 2024/03/09 13:52(2月前)

157^F→pocession: 其實我覺得L大講的比較對。這篇的講法有些聞題03/10 04:41

158^F→pocession: 一開始的訓練並不是使用標記資料的。03/10 04:42

159^F→pocession: 就連在預訓練的前置訓練，像是word2vec這種淺層的03/10 04:43

160^F→pocession: 神經網路03/10 04:43

161^F→pocession: 也沒有標記什麼東西。03/10 04:43

162^F→pocession: 有的，只是輸入和輸出的配對，藉由訓練去找出規律，03/10 04:44

163^F→pocession: 就是所謂的模型03/10 04:44

164^F推pocession: 而在後面各式的task中，會對模型進行fine tuning 。03/10 04:48

165^F→pocession: 而有些task，例如NER或是NEN，就需要高品質的預先03/10 04:49

166^F→pocession: 標示好的資料。03/10 04:49

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