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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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点评嘉宾、北京工业大学马克思主义学院院长丁云认为,小学阶段重在启蒙美好情感,初中阶段深化情理交融,高中阶段培养政治认同,中职、高职阶段立足学校特色增强学生政治认同,坚定报国志向,大学阶段深刻揭示逻辑回应关键问题。“未来,不同学段教师应该依据学生特点,采用多元多样且具时代感的教学方式,融入实践教学元素,实现理论与感性、历史与现实、理论和实践有机统一,增强学生的参与感、归属感与获得感。”她说。
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