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机器人大语言模型的核心技术与算法
前言
机器人大语言模型目前的运作机制相对复杂,往往被视为黑箱系统。虽然模型能够提供高质量的输出,但用户和开发者往往难以理解模型做出某些决策的原因。在一些关键行业应用中,如医疗、法律等领域,模型的可解释性和透明度至关重要。未来,如何提升模型的可解释性,使得其决策过程能够被人类理解和追溯,将是技术发展的重要方向。只有在保证可解释性的基础上,模型才能获得更广泛的信任与应用。
大语言模型的计算需求极为庞大,尤其是在训练和推理过程中对硬件设施的依赖极为重要。近年来,云计算技术和GPU、TPU等硬件的持续进步,为大语言模型的训练提供了强
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