5.3 自监督学习方法

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5.3 自监督学习方法第五章：大模型预训练领域：5.3 自监督学习方法详解 5.3.1 引言：自监督学习的崛起与大模型预训练在人工智能领域，特别是自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域，深度学习模型取得了巨大的成功。然而，构建高性能的深度学习模型往往依赖于大量的标注数据。标注数据的获取成本高昂、耗时费力，且在某些领域（如医学、罕见语言等）标注数据极度稀缺。为了克服对大规模标注数据的依赖，自监督学习 (Self-Supervised Learning, SSL) 应运而生，并在近年来得到了蓬勃发展，尤其是在大模型预训练领域扮演着至关重要的角色。