AI大模型的核心原理是深度神经网络的扩展和训练方法的改进。它们通常由数十亿甚至上百亿个参数组成,拥有多层的神经网络结构。这使得模型能够更好地捕捉数据中的复杂模式和特征,提高了预测和生成的准确性。


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