默认自定义微调器为空

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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