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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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18日上午，央行约谈了本轮债市行情中部分交易激进的金融机构，提出了一些要求，主要包括：要密切关注自身利率风险等风险状况，提高投研能力，加强债券投资稳健性；依法合规开展投资交易，央行近期已经严厉查处了一批涉嫌出借账户、扰乱市场价格、利益输送、内控缺失等违规行为的机构，同时正在全面摸排违规行为线索，后续将保持常态化的执法检查，对债券市场违法违规行为零容忍。
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