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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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这项创新技术属于离子电子学的一个分支。它模仿大脑的工作方式,利用钠离子、钾离子和钙离子等带电粒子来传递信息。与传统的基于电力的电子设备不同,离子电子装置通过离子传递信息,有望实现生物相容性好、能耗低且信号传输精度高的系统设计,例如用于药物递送的精准控制系统。
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