T-Few微調(diào)是一種針對少量數(shù)據(jù)的機器學習技術，能夠在有限樣本下優(yōu)化預訓練模型，提高模型在特定任務上的表現(xiàn)。本文探討了T-Few微調(diào)的定義、架構(gòu)、超參數(shù)選擇、數(shù)據(jù)準備等，為研究人員在資源受限情況下提供解決方案。學習如何有效利用T-Few微調(diào)，從而應對各種實際應用中的挑戰(zhàn)。...