AI預(yù)訓(xùn)練大模型發(fā)展綜述

AI預(yù)訓(xùn)練大模型發(fā)展綜述主講人：CONTENTS01預(yù)訓(xùn)練大模型概念05預(yù)訓(xùn)練大模型案例02預(yù)訓(xùn)練大模型應(yīng)用06預(yù)訓(xùn)練大模型前景03預(yù)訓(xùn)練大模型優(yōu)勢(shì)04預(yù)訓(xùn)練大模型挑戰(zhàn)PARTONE預(yù)訓(xùn)練大模型概念定義與原理預(yù)訓(xùn)練大模型是指通過大規(guī)模數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，學(xué)習(xí)語言或任務(wù)的通用表示，以支持后續(xù)特定任務(wù)的模型。預(yù)訓(xùn)練大模型的定義遷移學(xué)習(xí)允許預(yù)訓(xùn)練模型將在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用到特定任務(wù)上，提高學(xué)習(xí)效率和性能。遷移學(xué)習(xí)的角色自監(jiān)督學(xué)習(xí)是預(yù)訓(xùn)練大模型的核心原理之一，它通過預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中的缺失部分來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。自監(jiān)督學(xué)習(xí)原理010203發(fā)展歷程早期語言模型從20世紀(jì)80年代的n-gram模型到90年代的隱馬爾可夫模型，早期語言模型奠定了基礎(chǔ)。深度學(xué)習(xí)的崛起2012年AlexNet在ImageNet競(jìng)賽中的勝利標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)時(shí)代的到來，推動(dòng)了預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展。發(fā)展歷程012018年BERT模型的發(fā)布和Transformer架構(gòu)的提出，極大提升了自然語言處理任務(wù)的性能。BERT與Transformer02OpenAI的GPT系列模型通過大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，實(shí)現(xiàn)了在多種NLP任務(wù)上的領(lǐng)先表現(xiàn)。GPT系列的突破關(guān)鍵技術(shù)自監(jiān)督學(xué)習(xí)是預(yù)訓(xùn)練大模型的核心技術(shù)之一，通過預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中的缺失部分來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。自監(jiān)督學(xué)習(xí)01Transformer架構(gòu)通過自注意力機(jī)制處理序列數(shù)據(jù)，是構(gòu)建大型語言模型的基礎(chǔ)。Transformer架構(gòu)02預(yù)訓(xùn)練大模型需要處理海量數(shù)據(jù)，高效的數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵。大規(guī)模數(shù)據(jù)處理03優(yōu)化算法如Adam、SGD等在訓(xùn)練過程中調(diào)整模型參數(shù)，對(duì)提升模型性能至關(guān)重要。優(yōu)化算法04PARTTWO預(yù)訓(xùn)練大模型應(yīng)用自然語言處理預(yù)訓(xùn)練模型能夠處理復(fù)雜的自然語言問題，廣泛應(yīng)用于智能客服和在線教育平臺(tái)。利用預(yù)訓(xùn)練模型分析用戶評(píng)論和反饋，幫助企業(yè)理解客戶情緒，優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)。預(yù)訓(xùn)練大模型如BERT和GPT在機(jī)器翻譯領(lǐng)域取得突破，提高了翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性。機(jī)器翻譯情感分析問答系統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺預(yù)訓(xùn)練大模型在圖像識(shí)別領(lǐng)域表現(xiàn)出色，如在醫(yī)療影像分析中準(zhǔn)確識(shí)別病變。圖像識(shí)別與分類在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，預(yù)訓(xùn)練模型能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)并跟蹤道路上的行人和車輛。物體檢測(cè)與跟蹤通過預(yù)訓(xùn)練模型，計(jì)算機(jī)可以理解復(fù)雜場(chǎng)景并重建三維模型，用于虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域。場(chǎng)景理解與重建多模態(tài)學(xué)習(xí)利用預(yù)訓(xùn)練大模型進(jìn)行圖像描述生成，如DALL-E模型將文字提示轉(zhuǎn)化為圖像。圖像與文本的聯(lián)合理解結(jié)合語音識(shí)別技術(shù)，預(yù)訓(xùn)練模型如Wav2Vec2.0能夠提高語音識(shí)別準(zhǔn)確率。語音識(shí)別與自然語言處理構(gòu)建能夠理解圖像和文本內(nèi)容的檢索系統(tǒng)，例如CLIP模型，實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)容的圖像搜索?？缒B(tài)檢索系統(tǒng)通過多模態(tài)學(xué)習(xí)，預(yù)訓(xùn)練模型可以分析視頻中的情感表達(dá)，如視頻內(nèi)容的情感傾向性分析。情感分析與視頻內(nèi)容理解PARTTHREE預(yù)訓(xùn)練大模型優(yōu)勢(shì)提升學(xué)習(xí)效率預(yù)訓(xùn)練大模型通過在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練，可以顯著減少后續(xù)特定任務(wù)訓(xùn)練所需的時(shí)間。加速模型訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練模型能夠利用未標(biāo)注數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)通用特征，從而減少對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。減少標(biāo)注數(shù)據(jù)需求利用預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)作為起點(diǎn)，可以提高新任務(wù)學(xué)習(xí)的起點(diǎn)，加快收斂速度。優(yōu)化參數(shù)初始化降低計(jì)算成本預(yù)訓(xùn)練大模型通過參數(shù)共享，減少了模型訓(xùn)練時(shí)的計(jì)算資源消耗，提高了效率。參數(shù)共享機(jī)制利用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，可以避免從頭開始訓(xùn)練，顯著降低計(jì)算成本。遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用通過微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型，可以在較小的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，減少了大規(guī)模計(jì)算的需求。模型微調(diào)優(yōu)化增強(qiáng)泛化能力預(yù)訓(xùn)練大模型通過學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)，能夠更好地適應(yīng)不同任務(wù)，提高模型的泛化能力。跨任務(wù)適應(yīng)性01大模型在預(yù)訓(xùn)練階段積累的知識(shí)可以高效遷移到下游任務(wù)中，減少特定任務(wù)的訓(xùn)練成本。知識(shí)遷移效率02預(yù)訓(xùn)練大模型能夠處理更復(fù)雜的問題，通過泛化能力將學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用到未見過的場(chǎng)景中。復(fù)雜問題解決03PARTFOUR預(yù)訓(xùn)練大模型挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)隱私問題預(yù)訓(xùn)練大模型在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，可能會(huì)無意中泄露個(gè)人敏感信息，如身份、位置等。敏感信息泄露風(fēng)險(xiǎn)01不同國家和地區(qū)對(duì)數(shù)據(jù)隱私有不同的法律法規(guī)，預(yù)訓(xùn)練模型需遵守嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)。合規(guī)性挑戰(zhàn)02用戶對(duì)數(shù)據(jù)隱私的擔(dān)憂可能影響他們對(duì)AI服務(wù)的信任度，進(jìn)而影響模型的接受度和使用率。用戶信任問題03模型可解釋性預(yù)訓(xùn)練大模型常被批評(píng)為“黑箱”，難以理解其內(nèi)部決策過程，影響了模型的透明度和信任度。黑箱問題在某些領(lǐng)域，如醫(yī)療和金融，模型的可解釋性是法規(guī)要求的一部分，缺乏解釋能力的模型可能無法被采用。模型解釋性與法規(guī)遵從為了提高模型的可解釋性，研究者們正在開發(fā)各種工具和方法，如注意力機(jī)制可視化，以揭示模型的工作原理。解釋性工具的開發(fā)環(huán)境影響考量隨著硬件更新?lián)Q代，大量老舊服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備成為電子垃圾，處理不當(dāng)會(huì)污染環(huán)境。電子垃圾問題數(shù)據(jù)中心運(yùn)行預(yù)訓(xùn)練模型產(chǎn)生的碳排放量巨大，加劇全球氣候變化問題。碳排放量增加預(yù)訓(xùn)練大模型需要大量計(jì)算資源，導(dǎo)致能源消耗劇增，對(duì)環(huán)境造成負(fù)擔(dān)。能源消耗問題PARTFIVE預(yù)訓(xùn)練大模型案例GPT系列模型GPT模型的起源GPT模型由OpenAI開發(fā)，是首個(gè)在多項(xiàng)自然語言處理任務(wù)上取得突破的預(yù)訓(xùn)練語言模型。GPT-2的發(fā)布GPT-2因其生成文本的質(zhì)量和多樣性而受到關(guān)注，其模型大小和復(fù)雜性遠(yuǎn)超前代。GPT系列模型GPT-3展示了更強(qiáng)大的語言理解和生成能力，其參數(shù)規(guī)模達(dá)到1750億，是當(dāng)時(shí)最大的模型之一。GPT-3的創(chuàng)新GPT系列模型被廣泛應(yīng)用于文本生成、自動(dòng)摘要、問答系統(tǒng)等多個(gè)領(lǐng)域，推動(dòng)了AI技術(shù)的商業(yè)化進(jìn)程。GPT模型的應(yīng)用案例BERT及變體BERT由Google開發(fā)，通過雙向Transformer架構(gòu)革新了自然語言處理領(lǐng)域，極大提升了多項(xiàng)NLP任務(wù)性能。BERT模型的誕生為了減少BERT的參數(shù)量，ALBERT采用了因式分解嵌入矩陣等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了模型的輕量化，同時(shí)保持了較高的性能。ALBERT的輕量化RoBERTa是BERT的改進(jìn)版，通過更大的數(shù)據(jù)集、更長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間等優(yōu)化，進(jìn)一步提升了模型的性能和效率。RoBERTa的優(yōu)化其他創(chuàng)新模型01GPT系列模型通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)大量文本數(shù)據(jù)，展示了強(qiáng)大的語言理解和生成能力，如GPT-3。GPT系列模型02BERT模型采用雙向Transformer架構(gòu)，通過掩碼語言模型預(yù)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了在多項(xiàng)NLP任務(wù)上的突破。BERT模型其他創(chuàng)新模型T5模型將所有NLP任務(wù)統(tǒng)一為文本到文本的轉(zhuǎn)換問題，通過大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練，提升了模型的泛化能力。T5模型1XLNet結(jié)合了自回歸模型和自編碼模型的優(yōu)點(diǎn)，通過排列語言模型預(yù)訓(xùn)練，改善了上下文建模能力。XLNet模型2PARTSIX預(yù)訓(xùn)練大模型前景行業(yè)應(yīng)用趨勢(shì)預(yù)訓(xùn)練大模型在醫(yī)療影像分析、疾病預(yù)測(cè)等方面展現(xiàn)出巨大潛力，推動(dòng)個(gè)性化醫(yī)療發(fā)展。醫(yī)療健康領(lǐng)域通過預(yù)訓(xùn)練模型分析學(xué)生數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教學(xué)內(nèi)容和學(xué)習(xí)路徑的定制，提升教育效果。教育個(gè)性化學(xué)習(xí)金融機(jī)構(gòu)利用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)，提高決策效率和準(zhǔn)確性。金融服務(wù)行業(yè)預(yù)訓(xùn)練模型優(yōu)化自然語言處理能力，使智能客服能更準(zhǔn)確理解用戶需求，提高服務(wù)質(zhì)量。智能客服系統(tǒng)01020304技術(shù)創(chuàng)新方向跨模態(tài)學(xué)習(xí)模型壓縮與優(yōu)化隨著模型越來越大，研究者正致力于開發(fā)更高效的壓縮技術(shù)，以減少計(jì)算資源消耗。預(yù)訓(xùn)練大模型正向跨模態(tài)學(xué)習(xí)發(fā)展，如結(jié)合文本、圖像和聲音數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)更豐富的應(yīng)用。自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制開發(fā)能夠根據(jù)任務(wù)自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)的預(yù)訓(xùn)練模型，以提高在特定任務(wù)上的表現(xiàn)和效率。社會(huì)影響預(yù)測(cè)隨著AI技術(shù)的普及，教育體系將調(diào)整課程設(shè)置，增加AI相關(guān)知識(shí)和技能的培訓(xùn)。預(yù)訓(xùn)練大模型將改變就業(yè)市場(chǎng)，如數(shù)據(jù)標(biāo)注員需求減少，而模型維護(hù)專家需求增加。預(yù)訓(xùn)練大模型的廣泛應(yīng)用可能引發(fā)隱私泄露和倫理爭(zhēng)議，需要制定相應(yīng)法規(guī)進(jìn)行規(guī)范。就業(yè)市場(chǎng)變革教育體系調(diào)整AI預(yù)訓(xùn)練模型將推動(dòng)醫(yī)療診斷和個(gè)性化治療的發(fā)展，提高醫(yī)療服務(wù)的效率和準(zhǔn)確性。隱私與倫理問題醫(yī)療健康進(jìn)步

AI預(yù)訓(xùn)練大模型發(fā)展綜述(1)

01內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要隨著人工智能（AI）技術(shù)的快速發(fā)展，預(yù)訓(xùn)練大模型成為了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。預(yù)訓(xùn)練大模型是一種深度學(xué)習(xí)方法，通過在大量數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，捕獲數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律，然后用于特定的任務(wù)。本文旨在概述AI預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展歷程、當(dāng)前現(xiàn)狀以及未來展望。02發(fā)展歷程發(fā)展歷程1.起步階段：早期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），為預(yù)訓(xùn)練模型的萌芽提供了基礎(chǔ)。這一階段的主要目標(biāo)是解決簡(jiǎn)單的任務(wù)，如圖像分類和語音識(shí)別。2.發(fā)展階段：隨著計(jì)算能力的提升和大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)，預(yù)訓(xùn)練模型開始進(jìn)入深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。例如，自編碼器和深度信念網(wǎng)絡(luò)等模型的出現(xiàn)，為預(yù)訓(xùn)練模型提供了更多的可能性。這些模型能夠更好地處理復(fù)雜任務(wù)，并表現(xiàn)出優(yōu)秀的性能。03當(dāng)前現(xiàn)狀當(dāng)前現(xiàn)狀當(dāng)前，AI預(yù)訓(xùn)練大模型的研究和應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展。在學(xué)術(shù)領(lǐng)域，研究人員正在不斷探索新的預(yù)訓(xùn)練策略、模型結(jié)構(gòu)和優(yōu)化方法。在工業(yè)界，各大科技公司紛紛投入巨資研發(fā)預(yù)訓(xùn)練大模型，推動(dòng)AI技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。此外，隨著開源平臺(tái)和資源的普及，越來越多的研究人員和企業(yè)能夠接觸和參與到預(yù)訓(xùn)練大模型的研究中來。04技術(shù)挑戰(zhàn)與未來展望技術(shù)挑戰(zhàn)與未來展望盡管預(yù)訓(xùn)練大模型已經(jīng)取得了顯著的成功，但仍面臨一些技術(shù)挑戰(zhàn)。如數(shù)據(jù)稀疏性問題、模型泛化能力、計(jì)算資源和能源消耗等。為了解決這些問題，未來的研究將更加注重模型的效率、可解釋性和魯棒性。此外，隨著邊緣計(jì)算和分布式計(jì)算的快速發(fā)展，預(yù)訓(xùn)練大模型將更多地應(yīng)用于實(shí)時(shí)場(chǎng)景和嵌入式系統(tǒng)。同時(shí)，跨模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型也將成為研究熱點(diǎn)，以滿足多媒體和跨領(lǐng)域應(yīng)用的需求。05結(jié)論結(jié)論總的來說，AI預(yù)訓(xùn)練大模型已經(jīng)取得了令人矚目的進(jìn)展，并在各個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的性能。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和新場(chǎng)景的出現(xiàn)，預(yù)訓(xùn)練大模型將面臨更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。我們期待更多的創(chuàng)新和研究，以推動(dòng)預(yù)訓(xùn)練大模型的進(jìn)一步發(fā)展，并促進(jìn)人工智能技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用和普及。

AI預(yù)訓(xùn)練大模型發(fā)展綜述(2)

01預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展歷程預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展歷程預(yù)訓(xùn)練大模型的概念最早可以追溯到2014年，當(dāng)時(shí)谷歌提出了“BERT”這一開創(chuàng)性的自然語言處理模型。隨后，預(yù)訓(xùn)練大模型逐漸成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的熱點(diǎn)，涌現(xiàn)出如GPT等眾多模型。這些模型通過大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)語言的規(guī)律和知識(shí)，極大地推動(dòng)了機(jī)器翻譯、問答系統(tǒng)、文本生成等領(lǐng)域的發(fā)展。02關(guān)鍵技術(shù)與創(chuàng)新關(guān)鍵技術(shù)與創(chuàng)新在預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展過程中，關(guān)鍵技術(shù)的創(chuàng)新起到了關(guān)鍵作用。例如，自注意力機(jī)制的引入使得模型能夠更好地捕捉序列中的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系；而架構(gòu)的出現(xiàn)則極大地提高了模型的訓(xùn)練效率和表現(xiàn)。此外，多模態(tài)學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)的應(yīng)用也為預(yù)訓(xùn)練大模型提供了新的研究方向。03應(yīng)用領(lǐng)域的拓展應(yīng)用領(lǐng)域的拓展預(yù)訓(xùn)練大模型的應(yīng)用范圍不斷拓寬，從最初的自然語言處理擴(kuò)展到圖像識(shí)別、視頻分析、醫(yī)學(xué)影像等多個(gè)領(lǐng)域。在自然語言處理領(lǐng)域，預(yù)訓(xùn)練大模型已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)接近人類水平的文本生成、機(jī)器翻譯、情感分析等功能。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，預(yù)訓(xùn)練大模型能夠幫助計(jì)算機(jī)更好地理解圖像內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)。04面臨的挑戰(zhàn)與展望面臨的挑戰(zhàn)與展望盡管預(yù)訓(xùn)練大模型取得了顯著的成就，但仍面臨一些挑戰(zhàn)。例如，數(shù)據(jù)偏見問題可能導(dǎo)致模型在處理帶有特定社會(huì)文化背景的數(shù)據(jù)時(shí)產(chǎn)生偏差；過擬合問題則限制了模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能。展望未來，研究者需要繼續(xù)探索更有效的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法、正則化技術(shù)以及跨域遷移學(xué)習(xí)策略來解決這些問題。同時(shí)，隨著硬件性能的提升和算法的優(yōu)化，預(yù)訓(xùn)練大模型有望在更多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破性進(jìn)展。05結(jié)論結(jié)論AI預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一，它不僅推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)理論和技術(shù)的進(jìn)步，也為實(shí)際應(yīng)用帶來了革命性的變化。未來，隨著技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用場(chǎng)景的拓展，預(yù)訓(xùn)練大模型將在解決復(fù)雜問題、推動(dòng)科技進(jìn)步方面發(fā)揮更加重要的作用。

AI預(yù)訓(xùn)練大模型發(fā)展綜述(3)

01簡(jiǎn)述要點(diǎn)簡(jiǎn)述要點(diǎn)隨著人工智能（AI）技術(shù)的快速發(fā)展，預(yù)訓(xùn)練大模型已成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。預(yù)訓(xùn)練大模型不僅能夠處理海量的數(shù)據(jù)，還能在多種任務(wù)中展現(xiàn)出卓越的性能。本文旨在綜述AI預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展歷程、技術(shù)現(xiàn)狀以及未來趨勢(shì)。02預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展歷程預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展歷程1.初始階段：預(yù)訓(xùn)練大模型的起源可以追溯到深度學(xué)習(xí)時(shí)代，最早的預(yù)訓(xùn)練模型主要使用有監(jiān)督和無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在表示。這些模型在處理自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)時(shí)取得了顯著成效。2.發(fā)展階段：隨著數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)和計(jì)算能力的提升，預(yù)訓(xùn)練大模型開始走向成熟。更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)，如等被提出，進(jìn)一步提高了模型的性能。同時(shí)，自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的引入使得模型可以在無標(biāo)簽數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)有用的特征表示。3.當(dāng)前階段：目前，預(yù)訓(xùn)練大模型已經(jīng)進(jìn)入了多元化、規(guī)?；l(fā)展的新階段。除了自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，模型也被廣泛應(yīng)用于語音識(shí)別、推薦系統(tǒng)等多個(gè)領(lǐng)域。同時(shí)，模型的規(guī)模也在不斷擴(kuò)大，以應(yīng)對(duì)更加復(fù)雜和多樣的任務(wù)。03技術(shù)現(xiàn)狀技術(shù)現(xiàn)狀當(dāng)前，預(yù)訓(xùn)練大模型的技