【Tools】什么是基座模型
摇来摇去摇碎点点的金黄
伸手牵来一片梦的霞光
南方的小巷推开多情的门窗
年轻和我们歌唱
摇来摇去摇着温柔的阳光
轻轻托起一件梦的衣裳
古老的都市每天都改变模样
🎵 方芳《摇太阳》
基座模型（basemodel）是机器学习中一种常用的模型构建方法。基座模型是通过将一个较大的模型分解成多个子模型来构建的，每个子模型专注于解决特定的子任务。每个子模型的预测结果被结合在一起，形成最终的预测结果。
基座模型的构建通常包括两个步骤：首先，选择一个较大的模型作为基座模型，如深度神经网络或集成模型。然后，将这个模型分解成若干个子模型，每个子模型负责处理模型的一个子任务。子模型可以是相同类型的模型，也可以是不同类型的模型。常用的分解方法包括将输入数据分成多个子集，每个子集对应一个子模型，或者通过对输入数据进行特征工程，提取不同的特征用于不同的子模型。
基座模型的优点包括：可以提高模型的泛化能力，因为每个子模型都专注于解决一部分问题，而不需要一个模型同时处理所有任务；可以降低模型的复杂度，因为每个子模型可以是比较简单的模型；可以提高模型的可解释性，因为每个子模型的输出可以被解释为对应子任务的结果。
基座模型在实际应用中广泛使用，特别是在多任务学习、迁移学习等领域。通过合理选择和组合子模型，基座模型可以提升模型性能，并且具备一定的灵活性和可扩展性。