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目录
- 1. 大模型的定义
- 2 大模型相关概念区分
- 3 大模型的发展历程
- 4. 大模型的特点
- 5 大模型的分类
- 6 大模型的泛化与微调
- 7 大模型岗位需求
- 8 理解大模型
- 8.1 生活中的比喻
- 8.2 大模型的定义
- 9 大模型工作
- 9.1 数据的积累
- 9.2 模型的训练
- 9.3 预测和应用
- 10 大模型的实际应用
- 10.1 语言处理
- 10.2 图像识别
- 10.3 医疗健康
- 11 大模型与我们生活的关系
- 11.1 提高生活便利性
- 11.2 数据隐私的考量
- 12 总结
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1. 大模型的定义
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。
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