是指在机器学习模型中,微调器(Fine-tuner)的默认设置为空,即没有进行任何自定义的微调操作。
微调器是指在预训练模型的基础上,通过进一步训练和调整模型参数,以适应特定任务或数据集的过程。通常情况下,预训练模型是在大规模数据集上进行训练得到的,具有较强的泛化能力。但是,对于某些特定任务或数据集,预训练模型可能需要进行微调以提高性能。
在默认情况下,如果自定义微调器为空,那么模型将直接使用预训练模型的参数进行推理或训练,不进行额外的微调操作。这意味着模型将保持预训练模型的特征提取能力和泛化能力,但可能无法充分适应特定任务或数据集的特点。
对于某些简单的任务或数据集,直接使用预训练模型的参数可能已经足够,不需要进行额外的微调。但对于一些复杂的任务或特定领域的数据集,进行自定义微调可以提高模型的性能和适应性。
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