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2026/7/24 19:42:14
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GPT 系列基于 Transformer 解码器,采用单向语言模型,擅长文本生成与对话。随着规模扩大,模型涌现出理解、推理、创作等能力。GPT 可用于写作、代码生成、智能问答,推动大语言模型快速发展,成为通用 AI 重要探索方向。
半监督学习结合少量标注数据与大量无标注数据训练模型,降低标注成本。现实场景中标注数据稀缺,半监督能有效利用海量未标注数据提升性能。常见方法包括自训练、协同训练等。它在自然语言处理、图像识别中广泛应用,平衡效果与成本。
联邦学习在保护数据隐私前提下实现多方协同训练,数据不离开本地。各方只传递模型参数或梯度,避免原始数据泄露。适合金融、医疗等敏感领域。联邦学习平衡模型性能与隐私安全,是合规 AI 研发重要技术路线。
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