4.6 预训练目标与方法

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4.6 预训练目标与方法第四章：大模型核心架构领域 - 4.6 预训练目标与方法详解在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等方向，大型预训练模型（Large Pre-trained Models, LPMs）已经成为驱动技术进步的核心力量。这些模型，如BERT、GPT系列、CLIP、DALL-E等，展现了前所未有的理解和生成能力，深刻地改变了我们与机器交互的方式。而这一切能力的基础，都源于预训练阶段所采用的预训练目标和方法。预训练是构建大模型的关键步骤，它让模型能够从海量无标注数据中学习通用的语言或视觉表示，从而获得强大的泛化能力。本节将深入探讨大模型预训练的核心概念——预训练目标与方法，并结合代码实践进行详细解析。 4.6.