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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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一次教学实验结果,引发了专业教师的讨论:同一门课,使用“码上”辅助学习的班级,平均分、分数中位数均高于未使用的班级,班内得满分的同学比例也比未使用班级高出一倍。“码上”对教学质量的提升,让项目指导教师徐童喜出望外,也吸引了越来越多教师与课程“登陆”平台。
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