预训练模型大模型（预训练模型存的是什么）
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深度学习的两大预训练模型都有哪些?
预训练语料：Bert使用Wikipedia和BookCorpus进行预训练，语料广泛且无监督。Transformer通常使用有监督的平行语料，如WMT数据集进行预训练。Bert的预训练更广泛，可以学习到更丰富的语义知识。而Transformer得到的知识更加专业和针对性。
总结来说，预训练模型如BERT、Subword Tokenization、ELMo和Transformer，都在深度学习的语义理解中扮演着关键角色。它们通过各自的优势和策略，为自然语言处理任务带来了显著的性能提升。深入理解这些预训练模型的原理、技巧和应用，无疑能为NLP实践者提供强大的工具。
SqueezeNet网络介绍 - SqueezeNet的目标是大幅压缩模型，如AlexNet的510倍，同时保持精确度，通过fire model结构提高精度和效率。pretrained_dl_classifier_alexnet.hdl - 比compact模型的卷积核更大，有助于特征提取。
比如说金庸小说《倚天屠龙记》的主角张无忌，在偶然习得内功《九阳真经》之后，再学“乾坤大挪移”、“太极拳”、“太极剑”等招式就如鱼得水，进步神速。小说中的“修炼内功”就可以理解为“预训练”的过程。预训练模型把迁移学习很好地用起来了，让我们感到眼前一亮。
什么是预训练模型
1、预训练模型是在大量语料库上事先进行训练的模型，这个阶段模型通常采用无监督或弱监督学习方法，目的是让模型捕捉到语言的深层知识，如句法和语法规则。 经过大规模语料的训练，预训练模型通常会具备丰富的语言知识，并且由于参数规模较大，它们通常具有较高的性能。
2、从字面上看，预训练模型（pre-training model）是先通过一批语料进行模型训练，然后在这个初步训练好的模型基础上，再继续训练或者另作他用。这样的理解基本上是对的，预训练模型的训练和使用分别对应两个阶段：预训练阶段（pre-training）和 微调（fune-tuning）阶段。
3、pre-trained的意思是：预训练，什么是预训练呢？预训练就是指预先训练的一个模型或者指预先训练模型的过程；微调 就是指将预训练过的模型作用于自己的数据集，并使参数适应自己数据集的过程。
4、预训练模型把迁移学习很好地用起来了，让我们感到眼前一亮。这和小孩子读书一样，一开始语文、数学、化学都学，读书、网上游戏等，在脑子里积攒了很多。当他学习计算机时，实际上把他以前学到的所有知识都带进去了。如果他以前没上过中学，没上过小学，突然学计算机就不懂这里有什么道理。
人工智能大模型是什么
人工智能大模型是指采用深度学习技术创建的、含有庞大参数和复杂结构的神经网络模型。 这些模型主要分为预训练模型和微调模型两类。预训练模型在大规模数据集上进行训练，具备广泛的语言知识和理解力；微调模型则针对特定任务数据集对预训练模型进行调整，以满足特定应用需求。
人工智能大模型指的是采用深度学习技术创建的巨型神经网络模型，它们的参数数量以亿计，能够在大量数据上进行训练，展现出卓越的语言理解、生成和推理能力。 这些模型的核心特征是在大规模数据集上进行预训练，从而拥有广泛的语言知识和理解力。
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，通常由深度神经网络构建而成，包含数十亿甚至数千亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种巨大的模型规模为其提供了强大的表达能力和学习能力，使其能够处理更加复杂的任务和数据。
人工智能大模型是神经网络模型。人工智能大模型指的是使用深度学习技术构建的规模庞大的神经网络模型，这些模型具有数以亿计的参数，能够对大量的数据进行训练，从而在各种任务和领域中展现出强大的语言理解、生成和推理能力。
人工智能大模型，简称AI大模型，是一种创新的人工智能形态，它融合了预训练和大模型的概念。预训练是指在大规模数据集上预先进行训练，而大模型则意味着模型参数极其庞大，如浪潮信息的“源0”模型，拥有2457亿个参数。
大模型是一种参数量极大的人工智能模型，拥有几十亿到几万亿参数，通过深度学习技术在大量数据上预训练而成，能够处理语言、图像、语音等多种复杂任务，并且对新任务具有良好的泛化能力，无需大量重新训练即可适应不同应用场景。
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