从零开始大模型开发与微调：MNIST数据集的准备
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在大模型开发与微调方面取得了显著的成果。MNIST数据集作为深度学习领域入门的经典数据集，因其规模适中、标注清晰、应用广泛，成为了众多研究和实践项目的首选。本文将详细介绍MNIST数据集的准备过程，为读者提供从零开始大模型开发与微调的实用指南。
1.2 研究现状
近年来，MNIST数据集在图像识别、手写数字识别等领域的研究取得了丰硕的成果。随着深度学习技术的不断进步，越来越多的研究者开始尝试使用大模型对MNIST数据集进行微调，以提高模型的准确性和泛化能力。
1.3 研究意义
深入理解MNIST数据集的准备过程对于大模型开发与微调具有重要意义。本文旨在为读者提供以下方面的帮助：
- 熟悉MNIST数据集的结构和特点。
- 掌握MNIST数据集的预处理方法。
- 了解大模型在MNIST数据集上的应用和微调技巧。
1.4 本文结构
本文分为以下几个部分：
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/140580429
版权归原作者 光剑书架上的书 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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