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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。

　　　　在她的眼中，这样的咖啡店氛围，这样享受咖啡的模式，能且只能在乡村中体验到。马洋说，快节奏的城市生活让很多人没有时间和心境去享受一杯“慢”咖啡，更多的是“打包带走”。即使店内放着慵懒优雅的音乐，刻意打造出惬意的氛围，试图隔绝店外的嘈杂，可“当你走出那家咖啡店后，你的内心仍是喧嚣的”。