深度学习
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深度学习是人工智能的一个子集，能够自动学习数据中的复杂模式。深度学习算法的灵感来自于大脑从经验中学习的能力，它们通常使用神经网络来实现——计算系统的结构与大脑非常相似。事实上，如果不使用先进的水印策略，就不可能准确区分由人类头脑所写的文本和由高度可并行的人工神经网络所产生的文本，后者的神经连接数要少得多。
传统机器学习算法和深度学习算法之间的一个关键区别是，深度学习算法可以扩展到更大的数据集，它们可以从非结构化或未标记的数据中学习。这使得它们非常适合于自然语言处理（NLP, natural language processing）等任务，这也是LLMs的用途。它现在被认为是人工智能的前沿，因其有可能执行需要创造力、推理和理解自然语言的任务。[1]
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