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AIGC语音识别与合成1期-AIGC大一统（GAN&Diffusion）2期

作者：学习代找发布时间：2024-06-21
AIGC

大规模：基础模型通常拥有数十亿甚至数千亿个参数，这意味着它们能够捕捉到数据中极其复杂的模式和关系。 预训练：这些模型在极其庞大的数据集上进行预训练，这些数据集可能包括文本、图像、音频等多种类型的数据。 拼课》》》❤ wwit1024 通用性：基础模型设计为通用模型，目的是在多个领域和任务上表现良好，而不仅仅局限于特定领域。...【查看原文】

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与传统机器学习相比，深度学习是从数据中学习资源代找 ❤ wwit1024，而大模型则是通过使用大量的模型来训练数据。深度学习可以处理任何类型的数据，例如图片、文本等等；但是这些数据很难用机器完成。大模型可以训练更多类别、多个级别的模型，因此可以处理更广泛的类型。另外：在使用大模型时，可能需要一个更全面或复杂的数学和数值计算的支持。深度学习算法不需要像大模型那样训练大量数量的模型来学习特征之间的联系。深度学习算法是基于神经元的，而大模型是利用大量参数训练神经网络。本文从大模型与深度学习方面入手，解决大模型是

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大模型（预训练模型、基础模型等网课代找❤ wwit1024）是“大算力+ 强算法”结合的产物。大模型通常在大规模无标注数据上进行训练，以学习某种特征。在大模型进行开发应用时，将大模型进行微调，如对某些下游任务进行小规模标注数据的二次训练或不进行微调就可以完成。迁移学习是预训练技术的主要思想，当目标场景数据不足时，先在数据量大的公开数据集上训练基于深度神经网络的 AI 模型，然后将其迁移到目标场景中，通过目标场景中的小数据集进行微调，使模型达到要求的性能。在这个过程中，在公开数据集上训练的深度网络模型被称为

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