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神经网络是AI的核心,通过模拟大脑神经元进行学习和预测。大模型基于神经网络,处理自然语言时需分词、向量化,并通过Transformer等架构融合上下文信息。训练过程中,模型通过损失函数更新参数,利用自监督学习优化性能。AI浪潮下,GPU并行计算成为基础设施,推动大模型发展。RAG等技术的应用,增强了模型的实时数据处理能力。
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