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前言
尽管当前的预训练模型在大规模计算资源支持下取得了较为优异的表现,但在低资源环境下(如计算能力有限的场景)其表现往往受到限制。未来,预训练模型的研究将更加注重模型压缩与优化,以便在资源受限的环境下依然能够提供高效的问答服务。通过量化、剪枝等技术手段,预训练模型的效率和准确性将进一步提升,扩展到更多应用场景。
在传统的招生咨询中,人工客服承担着大量重复性的工作,如回答关于报考条件、课程设置、申请材料等基本信息的问题。预训练模型能够自动化处理这些常见问题,减少人工干预的需求,提升工作效率。对于繁忙的招生季节,
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