不属于大模型的常见技术
来源：动视网
责编：小OO
时间：2024-11-08 04:41:53
不属于大模型的常见技术
1、数据增强技术：该技术是指对原始数据进行一定的变换和处理，以增加数据的多样性和有效性，通常用于图像、语音、自然语言处理等领域，不属于大模型的常见技术。2、迁移学习：该技术是指将在一个任务或领域中学到的知识迁移到其他任务或领域中，以加速模型的学习和适应新的环境，用于自然语言处理、计算机视觉等领域，不属于大模型的常见技术。
导读1、数据增强技术：该技术是指对原始数据进行一定的变换和处理，以增加数据的多样性和有效性，通常用于图像、语音、自然语言处理等领域，不属于大模型的常见技术。2、迁移学习：该技术是指将在一个任务或领域中学到的知识迁移到其他任务或领域中，以加速模型的学习和适应新的环境，用于自然语言处理、计算机视觉等领域，不属于大模型的常见技术。
数据增强技术，迁移学习技术。
1、数据增强技术：该技术是指对原始数据进行一定的变换和处理，以增加数据的多样性和有效性，通常用于图像、语音、自然语言处理等领域，不属于大模型的常见技术。
2、迁移学习：该技术是指将在一个任务或领域中学到的知识迁移到其他任务或领域中，以加速模型的学习和适应新的环境，用于自然语言处理、计算机视觉等领域，不属于大模型的常见技术。
不属于大模型的常见技术
1、数据增强技术：该技术是指对原始数据进行一定的变换和处理，以增加数据的多样性和有效性，通常用于图像、语音、自然语言处理等领域，不属于大模型的常见技术。2、迁移学习：该技术是指将在一个任务或领域中学到的知识迁移到其他任务或领域中，以加速模型的学习和适应新的环境，用于自然语言处理、计算机视觉等领域，不属于大模型的常见技术。
