问题一：基于pretrain—>finetune范式的知识迁移中，finetune阶段全参数训练与部分参数训练相比效果如何？
基于pretrain—>finetune范式的知识迁移中，finetune阶段全参数训练与部分参数训练相比效果如何？
参考回答：
在基于pretrain—>finetune范式的知识迁移中，finetune阶段全参数训练的效果要好于部分参数训练（如fix embedding层，只训练MLP层）。全参数训练能让模型更充分地学习和适应目标场景的数据分布。
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问题二：什么是Meta Learning（元学习）？元学习主要分为哪些范式？
什么是Meta Learning（元学习）？元学习主要分为哪些范式？
参考回答：
Meta Learning（元学习）是一种学习方法，它以任务维度为训练样本，在不同任务上学习先验信息。即使在样本量较少的情况下，元学习也能够利用这些先验信息来获得较好的结果。
元学习主要分为三种范式，包括基于度量的元学习、基于模型的元学习和基于优化的元学习。
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问题三：为什么选择基于MAML的元学习路线？
为什么选择基于MAML的元学习路线？
参考回答：
选择基于MAML的元学习路线是因为它具有模型无关性、易于实现等优点，并且广泛应用于各种任务。其灵活性较高，能够解决任务不平衡性问题，对于分布外的任务也有较强的解决能力。
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问题四：良好的场景（Task）划分方式应该具有哪些特点？
良好的场景（Task）划分方式应该具有哪些特点？
参考回答：
良好的场景（Task）划分方式应该具有两个主要特点：
一是同场景样本的内聚性，即样本分布差异不应过大，以免影响模型的泛化性；
二是场景间的关联性，以确保老场景与新场景之间具有可迁移性，从而使新场景的个性化模型能够快速收敛。
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问题五：在CTR模型中为何优先尝试基于人群分层粒度的MAML Task划分？
在CTR模型中为何优先尝试基于人群分层粒度的MAML Task划分？
参考回答：
在CTR模型中优先尝试基于人群分层粒度的MAML Task划分，是因为人群数据分布的差异性更为明显。通过考虑这种差异性，并引入人群的公共知识，可以提高模型的预测准确性。
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