0.5b 这种才是最有用的，因为它可以万能地微调成单一小任务。
而且它参数量小，本地跑，运行快。
以前的那些nlp任务都可以用这种万金油来微调。
比如文章提取，文章样式整理，数据格式转换，文章校验，快递信息提取等。
你可能会说我为什么不用传统的nlp来干？ 主要是现在的llm模型，从训练到部署已经非常的流水线了，不会深度学习的人也能训练一个并部署，这个流水线简单到，真的只需要处理数据集而已。
整个过程你甚至不需要写…。
为什么 macOS 并不差，可市场总敌不过 Windows？
你最近有什么烦心事吗？把这里当树洞，说出来，可以吗？
中办、国办发文，拟新建改扩建 1000 所以上优质普高，将带来哪些影响？可能面临哪些挑战？
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