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Name	Current message text
^h English (en)	{{Term\|fine-tuning}} is straightforward: for each downstream task, task-specific inputs and outputs are plugged into the pre-trained model, and all parameters are fine-tuned end-to-end. For token-level tasks like named entity recognition, each token's final hidden vector is fed into a classification layer. For sequence-level tasks like sentiment analysis, the [CLS] token's representation is used.
^h Spanish (es)	El {{Term\|fine-tuning\|ajuste fino}} es sencillo: para cada tarea posterior, se conectan al modelo preentrenado entradas y salidas específicas a la tarea, y todos los parámetros se ajustan de extremo a extremo. Para tareas a nivel de token como el reconocimiento de entidades nombradas, el vector oculto final de cada token se introduce en una capa de clasificación. Para tareas a nivel de secuencia como el análisis de sentimientos, se utiliza la representación del token [CLS].
^h Chinese (zh)	{{Term\|fine-tuning\|微调}} 非常简单：对于每个下游任务，将任务特定的输入和输出接入预训练模型，所有参数端到端地进行微调。对于命名实体识别等 token 级任务，每个 token 的最终隐藏向量被送入分类层。对于情感分析等序列级任务，则使用 [CLS] token 的表示。