腾讯，阿里怎么搞大模型迁移的

腾讯和阿里都在大模型迁移方面有一些研究和实践经验。以下是两家公司的一些方法和实践：

腾讯：
1. ELMo（Embeddings from Language Models）：腾讯提出了ELMo模型，通过预训练语言模型来学习词汇和句子的表示，然后将这些表示用于下游任务的微调。ELMo模型利用了多层双向LSTM来建模上下文信息，并通过预测下一个词的任务进行预训练。

2. MT-DNN（Multi-Task Deep Neural Network）：腾讯提出了MT-DNN模型，通过在多个任务上进行预训练和微调，实现了模型的迁移学习。MT-DNN模型采用了多任务学习的方式，共享底层的编码器，并在每个任务上使用任务特定的输出层。

阿里：
1. DAM（Deep Attention Matching Network）：阿里提出了DAM模型，用于文本匹配任务。DAM模型利用自注意力机制和多层双向GRU来建模句子之间的关系，并通过预测相似度的任务进行预训练。然后，通过在具体文本匹配任务上微调模型来提高性能。

2. PAWS-X（Paraphrase Adversaries from Word Scrambling - Cross-lingual）：阿里开源了PAWS-X数据集，用于跨语言的文本相似度任务。这个数据集包含了多种语言的句子对，可以用于训练和评估大模型在跨语言任务上的迁移能力。

腾讯和阿里都在大模型迁移方面进行了一系列的研究和实践，通过预训练和微调的方式，将大规模预训练模型应用于具体的下游任务，并取得了一定的成果。这些方法和实践都旨在提升模型在各种自然语言处理任务上的性能，并推动相关技术的发展。