标签：微调

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  用 BERT + CRF 做中文 NER：为什么必须用实体级 F1，以及 CRF 的 +0.58pp 到底算不算赢。

• Agent 学习第 6 周：文本分类，以及 LoRA 为什么赢了全参微调

  在 TNEWS 15 分类上做了七组对照实验，最反直觉的结果是只训 0.22% 参数的 LoRA 赢了全参微调。

• Agent 学习第 5 周：大语言模型初探

  从理解模型跨到生成模型：Causal Mask、SFT 与 Label Mask、五种采样策略、ICL 与 CoT，以及 API 断路器。