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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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此外,汽车产业作为重资产行业,需要长时间、巨大的资本投入,携有丰富资金的房企无疑具备一定优势。但众多失败案例也表明,资金并非最关键的因素。章弘表示,若想成功跨界,汽车产业链的复杂程度、技术门槛等要素都要纳入考虑范畴。然而,部分房企进入完全陌生的汽车行业,并未潜心钻研产业发展规律,了解市场发展前景,而是打着“造车”“卖车”的旗号作秀,最终落得个人财两空。“每一个跨界者,都要谦逊对待汽车行业,让自己迅速成为行家里手,要了解各个品牌和车型的市场定位,洞悉市场需求,不能急于求成。”章弘说道。
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