文档摘要

5.4 预训练模型与多模态扩展 本节摘要：Transformer 结构成熟后，行业的玩法从"为每个任务单独训模型"变成"先在大语料上预训练、再小规模微调"。本节看清 BERT 与 GPT 的路线之分（双向理解 vs 单向生成），然后顺着这条主线看它如何蔓延到图像、语音、视频构成的多模态世界。 5.3 搭出的是 Transformer 的"骨架"，这一节看它如何成为如今大模型的共同底座。 会员。《5.4 预训练模型与多模态扩展》收录于灏天文库文集《深度学习核心算法精讲：从原理到实践》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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