能理解咱們說的話、生成想要的內容，核心靠的是兩個技術支撐：一個是“transforr架構”（相當于大模型的“骨架”），另一個是“預訓練-微調”模式（相當于大模型的“學習方法”）。#[比!¤奇?中&?文>°?網(wǎng)t!D ,`無t錯$內×;{容?|這兩個“法寶”結合起來，才讓大模型具備了從“讀數(shù)據(jù)”到“擁有能力”的跨越?！　∠日f說“transforr架構”，這東西是2017年谷歌公司提出來的，最大的創(chuàng)新點叫“自注意力機制”。咱們可以把這個機制理解成大模型的“眼睛”——它在看一段文字、一張圖片的時候，能自動“盯”住里面關聯(lián)緊密的部分，搞清楚誰和誰有關系。　　舉個例子，當大模型處理“人工智能推動產(chǎn)業(yè)變革”這句話時，“自注意力機制”會立刻發(fā)現(xiàn)：“人工智能”是“推動”這個動作的發(fā)出者，“產(chǎn)業(yè)變革”...

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