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摘要
摘要：随着人工智能技术的不断发展，大模型在各个领域展现出强大的能力。大模型的训练通常需要大量的计算资源和数据集。对于资源有限的场景，如何有效地利用小数据集进行微调或迁移学习，以提升模型性能，成为了一个重要的研究方向