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清华大学新闻学院、人工智能学院教授沈阳17日对《环球时报》记者表示,大模型的预训练是指在构建大型人工智能模型(如GPT系列)时,首先在海量未标注的数据上进行初步训练的过程。通过自监督学习方法,模型学习语言的基本结构、语法规则和广泛的知识,形成通用的语言表示。这一阶段使模型能够理解和生成自然语言,为后续的具体任务(如文本分类、问答系统等)提供坚实的基础。预训练不仅提升了模型在各种任务中的表现,还减少了对大量标注数据的需求,加速了应用开发的进程。
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“有些文化产品虽然在商业上取得了一定的接受度,但其所传递的文化价值和文化观念却未必与我们希望传播的一致。”季芳芳指出,那些既富含文化价值又能带来经济效益的作品,无疑是我们最为期待的,但这也确实是最难实现的。还是要强调创作空间和类型的多样化。“只有当作品数量增多,供给变得足够丰富时,才有可能去探索这个平衡点。”
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