NLP领域中，特征提取可谓是经历了显著的“变迁”与发展。回首过往，RNN曾以其独特的序列建模能力一度引领潮流，如今正如同明日黄花，逐步淡出历史舞台。紧接着，LSTM以解决长时依赖问题的独特设计展现出强大的生命力，虽已非最前沿，却仍老骥伏枥，若能进一步优化，其潜力不可小觑。而今，Transformer架构如日中天，凭借自注意力机制彻底革新了特征提取的方法，已在NLP诸多任务中发挥着中流砥柱的作用。

最后一公里的核心技术。预训练模型虽具备通用能力，却缺乏垂直领域知识（如医疗/法律）和任务特异性（如客服话术/财报生成）。微调通过轻量级参数调整，将千亿级模型低成本适配到企业场景，实现“”的融合。具体来讲，为什么需要微调？（1）：预训练模型可能不擅长专业任务（如医疗诊断、法律分析）。（2）：让模型掌握特定领域术语（如金融、生物医药）。（3）：根据用户偏好调整输出风格（如正式/简洁/幽默）。

BitFit对微调机制的一种积极探索，也很简单，通过仅调整 bias 效果就能有不错的效果，但没有具体阐述原理，就是通过猜测加实验得到的结果。同时，作者提出一个观点：微调的过程不是让模型适应另外的数据分布，而是让模型更好的应用出本身的表征能力。特点：训练参数量极小（约 0.1%）。在大部分任务上效果会差于 LoRA、Adapter 等方法。在每一个 Transformer 层都带上一些 virtu

在华为盘古大模型面前，ChatGPT毫无可比性！！！

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linux系统中一切皆文件/bin是binary的缩写，这个目录存放着最经常使用的命令，通过上方桌面可以看到bin文件夹有个箭头，是链接到 /usr/bin下，相当于快捷方式，进入/bin和/usr/bin下是一模一样的/sbins就是super User的意思，这里存放的是系统管理员使用的系统管理程序。/home存放普通用户的主目录，在Linux中每个用户都有一个自己的目录，一版该目录名是以用户

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