标签：预训练

当你的同事为了快速分析报表，把包含客户联系方式的内部数据复制粘贴进ChatGPT的对话框；当企业为了提高效率，将未脱敏的用户对话日志投入大模型进行情绪分析...

想象一位通晓多国语言的超级助手，无需额外培训，就能立刻理解并流畅解答核电工程、古生物研究或金融量化分析等截然不同领域的专业问题——这不再只是科幻场景...

在人工智能的竞技场中，大型预训练模型（如GPT-4、Llama 2、文心一言）犹如拥有海量知识的“超级大脑”。然而，直接让这些“巨人”精通每一项具体任务——从分析医...

当ChatGPT、GPT-4等大语言模型展现出令人惊叹的文本生成、对话和推理能力时，许多人未曾意识到它们背后普遍面临着“数据饥渴”的困境。训练超大规模模型需要海...

当人工智能不仅能解读指令，更能自主撰写诗歌、生成代码、设计分子结构时，我们已站在一个创新爆发的临界点。这种驱动变革的核心力量，正是以大模型为基础的...

在人工智能的浪潮中，一个引人入胜的瞬间悄然发生：当ChatGPT流畅回答从未见过的提问，或当生成式AI创作出逼真的虚拟场景时，我们不禁惊叹——这些大型模型的“...

从文字描述中一键生成堪比专业摄影的风景大片，到几分钟内为产品设计出几十种不同风格的宣传海报；从为视频游戏自动生成无限多的场景素材，到修复模糊老照片...

想象一下，一个能瞬间理解你的独特需求、生成量身定制内容的人工智能助手——这不再只是科幻情节，而是通过“大模型微调”技术实现的现实变革。在人工智能的高速...

想象一个能创作诗歌、编写代码，甚至设计药物的“数字大脑”。2023年，ChatGPT以惊人的对话能力席卷全球，其背后正是大模型训练的奇迹。生成式人工智能正以前所...

还记得击败李世石的AlphaGo吗？那时的模型核心逻辑是“理解”。而如今ChatGPT能写剧本、Midjourney可作画，其底层动力何在？这一切的质变源于大模型架构的革命...