目前行業內的人工智能應用存在的困難有兩個：一是數據標注非常昂貴，特定場景內無法完成大批量數據批注；二是行業自身的知識積累相對較弱。作為當前AI發展的方向，預訓練大模型已成為人工智能領域的新高地。
預訓練大模型降低了人工智能應用的門檻，解決了人工智能應用的數據和行業知識兩個難題，既不需要大量的標注數據，又保障了基礎底座。預訓練大模型的推出，則能夠在不具備大量數據標注的同時保證了技術基礎底座，便能夠實現人工智能技術的快速落地。
人工智能預訓練大模型的規模和性能不斷推向新的高度，打開了深度學習模型規模與性能齊飛的局面。預訓練模型打開了深度學習模型規模與性能齊飛的局面，成為AI和深度學習領域的革命性突破，引發了國際著名互聯網企業和研究機構的激烈競爭，將模型規模和性能不斷推向新的高度。預訓練語言模型是讓人工智能具備認知能力的關鍵技術，突破了傳統深度學習方法的瓶頸，是一種新型訓練思路。
與經典的機器學習流程相比，預訓練語言模型具有參數規模大、模型通用能力強、模型綜合性能好等優勢。因此，大規模預訓練模型成為自然語言處理甚至整個人工智能領域的重要技術突破，有望將數據驅動的深度學習技術推向新的發展階段。
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