0.5b 這種才是最有用的，因為它可以萬能地微調成單一小任務。

而且它參數量小，本地跑，運行快。

以前的那些nlp任務都可以用這種萬金油來微調。

比如文章提取，文章樣式整理，數據格式轉換，文章校驗，快遞信息提取等。

你可能會說我為什么不用傳統的nlp來干？ 主要是現在的llm模型，從訓練到部署已經非常的流水線了，不會深度學習的人也能訓練一個并部署，這個流水線簡單到，真的只需要處理數據集而已。

整個過程你甚至不需要寫…。