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3.2 常用预训练模型介绍：自然语言处理 (NLP) (如BERT、GPT系列、RoBERTa) 3.2 常用预训练模型介绍：自然语言处理 (NLP) 在迁移学习与Fine-tuning的实战背景下，预训练模型是自然语言处理 (NLP) 领域的基石。它们通过在大规模语料库上进行无监督学习，捕获了语言的深层语义和语法信息，从而为各种下游任务提供了强大的初始化能力。 会员。《3.2 常用预训练模型介绍：自然语言处理 (NLP) (如BERT、GPT系列、RoBERTa)》收录于灏天文库文集《迁移学习与Fine-tuning实战》，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。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/509-%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8Efine-tuning%E5%AE%9E%E6%88%98

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