Transferênciade Aprendizado Para Pln

NósHavíamosPrentuídoessaTécnicaMEAVALIEAnterioree。作为Inovaçõesnocenáriodo pln contulam emótimoRitmo，e Conseguimos Aproveitar essasInovaçõesem nossos projetosgraçasànonipresenteTransferênciade Aprendizado Para Pln。正如Pontuações做基准胶水（UM Condunto de Tarefas deComperenensãodeLingeAgem）Tiveram UM ProgressoDramáticoNoSúltimosDoisAnos，ComPontuaçõesMédiasCurandode 70,0禁地名ParaLíderesUltrapassando 90,0 em abril de 2020. Muitos de nossos projetos noDomínioPlnSãoPapazesde Atingir ProgressosItageativos，Iniciando A Partir deModelosPré-Treinados做Elmo，伯E.ernie.，Entre Outros，e depois ajustando-os com基地NAS必要德拉德Do Projeto。

Transferênciade aprendizodo tem sido eficaz dentro do campo daVisãocomputacional，Acelando O Tempo de Trinamento de Um Modelo Com AReutilizaçãodeMódulos。Quem Trabalha Com AprendizadodeMáquinaEstáotimista com o Fato de Poder Aplicar作为MesmasTécnicas没有Paccidentodo de Linguagem Natural（NLP）Com apublicaçãoulmfit.EModelosPré-TreinadosdeCódigoaberto e审议了decódigo。Achamos Que ATransferênciade Aprendizodo ara nlp vai reduzir dewisifyativamente oesforçopara criar sistiar sistemas que lidam com aclassificaçãode texto。