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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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“运河,在你们眼中是什么颜色的?”前不久,在北京大运河博物馆的分会场讲堂中,一位小学老师向在场的小学生们发问。有的学生举手回答说,运河是一条绿色的河,它的颜色来自湖边树木的倒映;有的学生说运河因为蓝天的倒映变成蓝色。这位老师还告诉学生们:运河里有一种鱼叫白条鱼,它对水质的要求很高,近几年曾在运河中发现它的踪迹。
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