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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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衰老是人类慢性疾病的最大危险因素,细胞衰老是机体衰老及各种衰老相关疾病发生发展的重要诱因。长期以来,科学界都没有完全搞清楚调控衰老的具体分子机制。此次科研人员通过精细解析数百万空间位点,构建了小鼠9种组织器官的高精度衰老空间地图,揭示了超过70种细胞类型的分布特征。
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