LLM 在 AI 2.0 的非監督式學習中，是如何通過參數調整來捕捉數據關聯性和結構的？

Question

LLM 如何透過參數調整捕捉數據關聯性與結構

Accepted Answer

AI 2.0 的核心在於運用大型語言模型（LLM）進行非監督式學習，從而能夠從未經標記的數據中自動提取資訊。LLM 包含了數十億甚至數千億的參數，這些參數在訓練過程中不斷調整，以最大程度地擬合數據的分布。透過這種方式，LLM 能夠捕捉到數據中細微的關聯性和結構，進而學習到數據的本質特徵。