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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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从过去几乎没有测量结果，到偶尔能够测量，再到初步实现常态化测量，对日冕磁场的测量进展为太阳物理学带来前所未有的发展机遇。随着全球新一代太阳望远镜投入使用，日冕磁场测量正迈入一个全新时代。未来，人们将常态化获取更加详尽、准确的日冕三维磁场信息。这不仅有助于揭示高温日冕产生的机制和日球层磁场结构，还将在太阳爆发的预报中发挥关键作用，帮助人们更好应对太阳活动对地球空间环境和人类社会的影响。
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