迁移学习在大模型中的挑战与突破  

作　　者：张延 

机构地区：[1]联通数字科技有限公司

出　　处：《中国信息界》2024年第9期186-189,共4页Information China

摘　　要：引言大模型近年来取得了迅猛发展,在各个领域展现出强大的能力。随着数据量的不断增加和计算资源的日益丰富,大模型的规模和性能不断提升,为解决复杂问题提供了有力支持。然而,大模型的训练通常需要大量的计算资源和时间,且在不同领域和任务中的应用存在一定的局限性。迁移学习作为一种有效的学习方法,在大模型中具有重要意义,其能够利用已有的知识和模型,将在源领域学习到的信息迁移到目标领域,从而减少模型的训练时间和成本,提高模型的泛化能力和适应性。通过迁移学习,大模型可以更好地应对新的任务和数据,从而为推动人工智能的发展和应用提供新的思路和方法。

关 键 词：迁移学习 人工智能 信息迁移 计算资源 不断提升 源领域 有效的学习方法 泛化能力 

分 类 号：G63[文化科学—教育学]