“大语言模型”的版本间的差异
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大语言模型（Large Language Model）是指在[[人工智能]]领域，特别是[[自然语言处理]]（NLP）中使用的一种基于大量数据训练的模型。这些模型旨在理解和生成人类语言，包括中文、英文等多种语言。在大数据时代，这些模型可以利用海量的文本数据进行训练，从而更好地理解、生成和处理自然语言。 | 大语言模型（Large Language Model）是指在[[人工智能]]领域，特别是[[自然语言处理]]（NLP）中使用的一种基于大量数据训练的模型。这些模型旨在理解和生成人类语言，包括中文、英文等多种语言。在大数据时代，这些模型可以利用海量的文本数据进行训练，从而更好地理解、生成和处理自然语言。 | ||
| − | 大语言模型通常采用[[深度学习]]技术，如[[神经网络]] | + | 大语言模型通常采用[[深度学习]]技术，如[[神经网络]]和Transformer（转换器）架构。通过在大量文本数据上进行预训练和微调，模型可以学会捕捉到词汇、语法、语义等各个层面的信息。这使得大语言模型在很多自然语言处理任务上表现出卓越的性能，如机器翻译、文本摘要、情感分析、问答系统等。 |
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