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微调大模型文本分类
目录
微调大模型文本分类（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2相关工作综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
文本分类概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1文本分类的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.2基础模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
大模型在文本分类中的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
3.1大模型的优势与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
3.2大模型在文本分类领域的研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
微调方法的定义与原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
4.1微调的概念和目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
4.2微调的具体实现过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
微调大模型文本分类的方法探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
5.1基于预训练模型的微调策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
5.2新型微调方法的研究与实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
微调效果评估与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
6.1模型性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
6.2微调后的模型优化方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
7.1实验环境设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
7.2数据集选择与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
7.3微调实验流程与结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
结论与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
8.1主要结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
8.2展望与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
微调大模型文本分类（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
1.2相关工作回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
1.3主要贡献与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
微调大模型文本分类技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.1什么是微调大模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.1.1微调的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.1.2大模型的简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.2微调技术的原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.2.1预训练模型的作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.2.2微调过程详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
2.3微调在文本分类中的应
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