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大模型指的是拥有庞大参数和复杂结构的人工智能模型,通常通过深度神经网络构建,其规模可达到数十亿甚至数千亿个参数,模型大小能达到数百GB甚至更大。这种规模的模型具备强大的表达和学习能力,能够处理更加复杂的任务和数据。
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大模型是指拥有大量参数和复杂计算结构的机器学习模型,通常由深度神经网络构成,其参数规模可达到数十亿甚至数千亿个,模型大小可能高达数百GB甚至更多。这种规模的模型具备强大的表达和学习能力,能够处理更加复杂的任务和数据集。
大数据指的是那些超出常规软件工具处理能力,需要特定技术手段才能有效管理和分析的庞大数据集。这些数据集具备高增长率和多样性,包含结构化和非结构化数据,例如日志、***和音频等。简单定义下,大数据就是数据量大、来源广泛、类型多样的信息资产,通常涉及PB级别的数据存储和管理。
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大数据的定义:大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***。它需要新的处理模式来提升决策力、洞察发现力和流程优化能力。这些数据通常是海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据的通俗解释:通俗地说,大数据就是大量的信息、技术和数据资料。
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