AI大模型：从理论到实践的飞跃
在人工智能领域，大模型的发展是一个重要的里程碑。它从理论到实践的飞跃，为我们带来了前所未有的可能性。本文将从理论和实践两个方面，探讨大模型的发展及其在各个领域的应用。 一、理论基础 1.深度学习：深度学习是大模型的基础，它通过多层神经网络对数据进行学习和抽象。深度学习模型的训练需要大量的数据和计算资源，而大模型的出现使得这些需求得到了满足。 2.预训练模型：预训练模型是指在大量无标签数据上进行预训练，然后在特定任务上进行微调的模型。预训练模型可以有效地利用无标签数据中的信息，提高模型的泛化能力。 [图片]...【查看原文】
