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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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“整体来看，随着一揽子增量政策相继推出以及存量政策效应逐步显现，我国制造业景气度趋于改善且有超季节性表现，但服务业与建筑业仍然相对偏弱，物价低迷状况也有待改观。”温彬表示，未来仍有望出台新的增量政策，以对冲外部挑战，巩固经济回升基础。
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