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AIGC2期（Taylor)AIGC背景下的语音识别与合成2期论文小班

作者：学习看up公告发布时间：2024-04-26
AIGC机器学习深度学习

与传统机器学习相比，深度学习是从数据中学习资源代找 ❤ wwit1024，而大模型则是通过使用大量的模型来训练数据。深度学习可以处理任何类型的数据，例如图片、文本等等；但是这些数据很难用机器完成。大模型可以训练更多类别、多个级别的模型，因此可以处理更广泛的类型。另外：在使用大模型时，可能需要一个更全面或复杂的数学和数值计算的支持。深度学习算法不需要像大模型那样训练大量数量的模型来学习特征之间的联系。深度学习算法是基于神经元的，而大模型是利用大量参数训练神经网络。本文从大模型与深度学习方面入手，解决大模型是...【查看原文】

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大规模：基础模型通常拥有数十亿甚至数千亿个参数，这意味着它们能够捕捉到数据中极其复杂的模式和关系。 预训练：这些模型在极其庞大的数据集上进行预训练，这些数据集可能包括文本、图像、音频等多种类型的数据。 拼课》》》❤ wwit1024 通用性：基础模型设计为通用模型，目的是在多个领域和任务上表现良好，而不仅仅局限于特定领域。

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