- Objective: - Breadcrumb: # 概念阐释 自我监督学习是一种无监督的学习方法，通过遮盖输入的部分内容，让模型预测被遮蔽的词。 > “自我监督学习捕捉输入中的依赖关系。在最常见的范例中，我们遮盖输入的一部分后将其反馈送到机器学习系统中，然后揭晓其余的输入——训练系统会捕捉看到的部分和尚未看到的部分之间的依赖关系。有时是通过预测缺失的部分来完成的，有时不完全预测。这种方法在自然语言处理的领域取得了惊人的成功。最近大模型的所有成功都是这个想法的一个版本。” # 实例 [[Prompt 基本原则|LLM ]]预测语言模型 # 相关内容 # 参考资料