0.5b 這種才是最有用的，因為它可以萬能地微調(diào)成單一小任務(wù)。

而且它參數(shù)量小，本地跑，運行快。

以前的那些nlp任務(wù)都可以用這種萬金油來微調(diào)。

比如文章提取，文章樣式整理，數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，文章校驗，快遞信息提取等。

你可能會說我為什么不用傳統(tǒng)的nlp來干？ 主要是現(xiàn)在的llm模型，從訓練到部署已經(jīng)非常的流水線了，不會深度學習的人也能訓練一個并部署，這個流水線簡單到，真的只需要處理數(shù)據(jù)集而已。

整個過程你甚至不需要寫…。

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