标签：预训练

想象一下：2022年底，一款名为ChatGPT的对话机器人横空出世，短短几个月内用户数突破5000万，引发全球人工智能领域的震动。这背后蕴藏的，正是大模型文本生成...

清晨醒来，一句“小爱同学，今天天气如何？”即刻获取精准播报；工作间隙，向AI助手描述想法，它能瞬间梳理出报告框架；深夜灵感枯竭时，AI写作伙伴与你碰撞思...

想象一下，一位企业分析师面对海量报告时，只需发出一个指令：”分析财务趋势、识别潜在风险、总结客户反馈”——同一个AI系统瞬间协同完成所有任务...

想象一下：比尔·盖茨在印度旅行时，直接用泰米尔语发了一条推文，感谢当地民众的热情款待。这一场景背后，并非语言天才的涌现，而是大语言模型（LLM）的跨语...

在人工智能的星辰大海中，大型模型如GPT-4和DALL-E正以前所未有的创造力重塑我们的生活——从生成栩栩如生的文本到设计惊艳的艺术作品，它们已成为数字时代的“...

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...