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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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他告诉记者,在噪音处理的过程中,团队面临的较大挑战之一是如何处理突发噪音和复杂场景中的噪音。“传统的降噪技术往往只能处理稳定的噪音,而对于拍手、放杯子等突发噪音则无能为力。比如出现混响现象,在空旷的房间里拍一下手,会有声音的反射,如果房间里开了空调,还会混入空调运行的声音等。”
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