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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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中铁隧道局大瑞铁路项目部1号竖井工区党支部书记 李航：竖井施工期间最怕的就是突涌水。我们遇到了最大一次突涌水险情，涌水量达到每小时314m3，严重超出了抽排水能力，一晚上就把630米深的竖井全部灌满，等于白干，单抽排水就花了5个月的时间。
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