今天給各位分享物聯(lián)網(wǎng)卡是什么知乎的知識(shí)，其中也會(huì)對(duì)大模型是什么意思進(jìn)行解釋，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問(wèn)題，別忘了關(guān)注本站，現(xiàn)在開(kāi)始吧！

大模型（Large Model）是指具有數(shù)百萬(wàn)或數(shù)十億個(gè)參數(shù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這種模型經(jīng)過(guò)專門的訓(xùn)練過(guò)程，能夠?qū)Υ笠?guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的處理和任務(wù)處理。

大模型需要占用大量的計(jì)算資源、存儲(chǔ)空間、時(shí)間和電力等資源來(lái)保證它的訓(xùn)練和部署。相比之下，小模型（Small Model）是指具有較少參數(shù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。小模型常常運(yùn)行速度更快，也更加輕便，適用于一些計(jì)算資源和存儲(chǔ)空間較少的設(shè)備或場(chǎng)景，例如移動(dòng)設(shè)備或嵌入式設(shè)備。

在實(shí)際應(yīng)用中，選擇大模型或小模型取決于需要解決的問(wèn)題和可用資源。大模型通常在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、推薦系統(tǒng)等方面表現(xiàn)良好，它們通常需要高性能計(jì)算資源的支持，例如標(biāo)準(zhǔn)的GPU或云端集群。

小模型適合解決一些簡(jiǎn)單的、小規(guī)模的問(wèn)題，例如信用卡欺詐檢測(cè)等，它們具有更快的推理速度，可以在低功耗設(shè)備上運(yùn)行，例如智能手機(jī)或物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。

大模型能解決的問(wèn)題

大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練可以有效地從大量標(biāo)記和未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中捕獲知識(shí)，通過(guò)將知識(shí)存儲(chǔ)到大量的參數(shù)中并對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào)，極大地?cái)U(kuò)展了模型的泛化能力。在應(yīng)對(duì)不同場(chǎng)景時(shí)，不再?gòu)?開(kāi)始，只需要少量的樣本進(jìn)行微調(diào)。

再比如BERT已經(jīng)訓(xùn)練好了，我們要做下游任務(wù)，做一個(gè)句子的情感分析。那么就會(huì)在BERT的輸入token中加入一個(gè) class token，這個(gè)和vit的做法一樣，encoder以后用class token的向量做一下linear transoformation和softmax和gt做損失訓(xùn)練，所以這一步可以直接初始化BERT模型的預(yù)訓(xùn)練參數(shù)做finetune，效果要更好。收斂的又快，loss又低。

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