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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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2021年11月，我国研制的天问一号环绕器进入火星科学任务轨道，其搭载的能量粒子分析仪（MEPA）开始探测火星空间的粒子通量。2022年2月15日，MEPA观测了一个流量和能量极高的太阳高能粒子事件。此前，美国MAVEN轨道器搭载的太阳高能粒子仪仅能探测到能量在7兆电子伏以下的质子通量。而天问一号能量粒子分析仪能够探测2—100兆电子伏的质子通量，极大地扩充了火星空间高能质子的能量监测范围，为本项研究提供了关键数据支持。
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