# 兩階段微調

ALMA是基於LLaMA-2-13B的兩階段訓練大語言模型翻譯系統，通過單語數據微調+平行語料優化的創新範式顯著提升翻譯性能

ALMA是基於大語言模型的先進翻譯器，採用兩階段訓練範式（單語微調+平行語料優化），13B-LoRA版本在LLaMA-2-13B基礎上通過LoRA微調實現最佳性能

ALMA-13B-R是基於大語言模型的先進翻譯模型，採用對比偏好優化（CPO）進行微調，能夠匹配甚至超越GPT-4或WMT比賽的優勝者。

針對法語手寫文本的TrOCR基礎模型，採用兩階段微調策略訓練，適用於單行文本圖像識別

這是一個基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m模型微調的希伯來語自動語音識別模型，通過兩階段訓練在小規模和大規模數據集上優化性能。