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向帮助你的同学说点啥吧!感谢那些助人为乐的人
数据量大是一个非常模糊的概念,其实不管是什么样的模型,大的数据量都是有帮助的。
目前我们在要就一个有意思课题,就是如何用小规模的数据,仍然能够达到大数据量达到的效果。
关于这个问题,很难给你一个标准的数字,不同的任务,也存在比较大的区别。我们在初始验证一个模型的时候,会先选择上万张左右的小数据量训练,后在补充大量的数据,收集bad case,反复调整优化模型。
目前,transformer技术也有了非常多的创新,如果感兴趣,可以持续跟进。
谢谢老师,后面有问题了向您请教。
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