大模型中有哪些形式简单却很巧妙的上分方法？

主要观点总结

本文介绍了作者在深度学习模型训练过程中的一些策略和方法，包括算力碾压、超参数调整、模型结构改动、增量设计、测试方法等。这些策略和方法可以用于提高模型的性能，但也需要谨慎使用，避免不当操作。

关键观点总结

关键观点1: 算力碾压

通过改变batch size、增加训练轮次、调整模型结构等方式提高模型性能。

关键观点2: 超参数调整

通过调整学习率、优化器等超参数来优化模型性能。

关键观点3: 模型结构改动

通过替换模型组件、添加SE layer、改变连接等方式改进模型结构以提高性能。

关键观点4: 增量设计

通过添加新的损失函数、扩展模型组件等方式增加模型的复杂性以提高性能。

关键观点5: 测试方法

介绍了一些测试方法，包括选择性地报告指标、改变测试场景、使用新的评价指标等。这些方法可以帮助提高模型的性能评价，但也需要保证公平性和透明度。

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