当您思考根据特定任务对预训练模型进行微调时，您可能会想到的第一件事就是要尽早开始。然而，在投入大量时间和资源之前，有一件事是非常值得考虑的：在进行精细调节之前，请在您的提示中尝试一些少样本示例。
通过使用少样本示例，您可以快速评估模型在新任务上的表现，并确定是否值得进一步投入。这种方法可以帮助您快速了解模型的能力，为后续的精细调节做好准备。
在Alined HQ的最新博客文章中，我们详细探讨了在进行精细调节之前使用少样本示例的重要性。无论您是研究人员、数据科学家还是机器学习工程师，这篇文章都将帮助您更好地理解如何在微调模型之前为您的任务做好准备。
所以，在您着手进行精细调节之前，请先尝试一些少样本示例吧！这将是您的任务成功的第一步。
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