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花一块五美元，在 Hugging Face 云端算力上微调十七分钟，就把一个模型打标签的准确率从百分之十拉到百分之六十九。 这个模型叫 GliNER2，一亿九千四百万参数，看数据集的列名和第一行数据，猜该打什么任务标签，并给出概率分数。 零样本时第一个猜测只有百分之十对得上所有者自己打的标签，微调后跳到百分之六十九，跑在免费 CPU 上一秒出结果。 所有者的标签本身就不干净，一些被判错的答案其实是漏打的。 整套训练方法开源，一条命令就能用自己的标签训练出同款模型，官方示例两分钟跑完，花费不到一美分。
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