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小語(yǔ)言模型
在人工智能領(lǐng)域,語(yǔ)言模型一直是備受關(guān)注的焦點(diǎn)。大型語(yǔ)言模型之所以能力出眾,是因?yàn)樗鼈儞碛袛?shù)百億甚至上萬(wàn)億的參數(shù),并且利用海量數(shù)據(jù)進(jìn)行了訓(xùn)練。然而,DeepSeek在A I小語(yǔ)言模型領(lǐng)域的突破,標(biāo)志著垂直場(chǎng)景下“小模型大效能”時(shí)代的開(kāi)啟。其運(yùn)用“蒸餾+強(qiáng)化學(xué)習(xí)”的復(fù)合訓(xùn)練模式,有效突破了“參數(shù)規(guī)模決定性能”的傳統(tǒng)認(rèn)知。(剩余2118字)
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