首先,预训练模型加知识迁移现在是主流的NLP应用模式,通常预训练模型尺寸越大学习到的知识表征越有效,然而超大的模型给框架的分布式架构带来了巨大挑战。其次,用户应用场景的多样性很高,单一的迁移学习算法无法适用,如何提供一个完备的迁移学习工具来提升下游场景的效果。 第三,从算法开发到业务落地通常需要很长的链路,如何提供一个简单易用的从模型训练到部署的一站式服务。
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