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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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20多年后,从江南北上工作的我,在一个老乡的出租屋里,看着他打扫厨房,从橱柜深处搜罗出高高低低五六个酱油瓶,排成一溜。并不热衷也不擅长厨艺的他,酱油拌饭却是饭桌常客。由于经常找不到“上一瓶”,于是就有了“这一排”,口味相当稳定。
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