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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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“在所有通过输入得出输出的问题上，AI理论上都可以作为有力的工具，这反映了AI在科学研究领域的广阔潜力。”在杨茂君看来，这一技术的应用范围并不限于生物、化学、物理等领域，其应用范围主要取决于如何将客观世界的问题（或数据）抽象成AI可以学习和处理的形式，以及现实世界是否有足够多的真实数据，训练和构建深度学习网络。
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