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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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　　　　“请使用AI写作助手，尝试不同语言风格、参考文字生成文章，对比评估生成效果与区别，总结更有效、更合适的提示生成方案。”为了完成老师在“人工智能素养”课上布置的实践作业，四川大学汉语言文学专业大一学生彭毓杭和同学们围坐在一起，你一言我一语，各抒己见。