标签： 预训练模型

代码基础模型（Code Foundation Models）是一种在人工智能领域专门针对计算机代码理解和生成而设计的大型预训练模型，它通过在庞大的代码数据集上进行训练，掌握了编程语言的语法、语义和模式，能够在特定任务如代码自动补全、代码生成 […]

语音基础模型（Speech Foundation Model）是一种基于大规模语音数据预训练的大型人工智能模型，它通过深度学习架构（如Transformer）学习通用的语音表示，从而支持多种语音处理任务，包括语音识别、语音合成、语音情感分析 […]

视觉基础模型（Visual Foundation Models）是指在计算机视觉领域中，通过大规模图像数据集预训练的深度学习模型，它们能够学习通用的视觉特征表示，作为基础架构用于各种下游任务的迁移学习。这些模型通常基于先进的架构如Visio […]

迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，它通过将从一个任务或领域（源域）学到的知识和模型参数迁移应用到另一个相关任务或领域（目标域），从而显著提升新任务的训练效率和性能。这种技术的关键在于利用预训练模型或已有经验， […]