目前行業(yè)內(nèi)的人工智能應(yīng)用存在的困難有兩個：一是數(shù)據(jù)標注非常昂貴，特定場景內(nèi)無法完成大批量數(shù)據(jù)批注；二是行業(yè)自身的知識積累相對較弱。作為當前AI發(fā)展的方向，預(yù)訓(xùn)練大模型已成為人工智能領(lǐng)域的新高地。

預(yù)訓(xùn)練大模型降低了人工智能應(yīng)用的門檻，解決了人工智能應(yīng)用的數(shù)據(jù)和行業(yè)知識兩個難題，既不需要大量的標注數(shù)據(jù)，又保障了基礎(chǔ)底座。預(yù)訓(xùn)練大模型的推出，則能夠在不具備大量數(shù)據(jù)標注的同時保證了技術(shù)基礎(chǔ)底座，便能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的快速落地。

人工智能預(yù)訓(xùn)練大模型的規(guī)模和性能不斷推向新的高度，打開了深度學(xué)習(xí)模型規(guī)模與性能齊飛的局面。預(yù)訓(xùn)練模型打開了深度學(xué)習(xí)模型規(guī)模與性能齊飛的局面，成為AI和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的革命性突破，引發(fā)了國際著名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和研究機構(gòu)的激烈競爭，將模型規(guī)模和性能不斷推向新的高度。預(yù)訓(xùn)練語言模型是讓人工智能具備認知能力的關(guān)鍵技術(shù)，突破了傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)方法的瓶頸，是一種新型訓(xùn)練思路。

與經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)流程相比，預(yù)訓(xùn)練語言模型具有參數(shù)規(guī)模大、模型通用能力強、模型綜合性能好等優(yōu)勢。因此，大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型成為自然語言處理甚至整個人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)突破，有望將數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)技術(shù)推向新的發(fā)展階段。

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