文档(大致的课程、大致的日历教育日程、学术科目的大致工作计划、课程、学科(模块)、其他组成部分、大致的教育工作计划、大致的教育工作日历计划),定义推荐的数量和内容一定程度的教育和(或)具体重点、掌握教育计划的计划结果、教育活动的大致条件,包括根据国家预算立法确定的实施教育计划的财政支持的大致计算俄罗斯联邦和本联邦法;
图 2:元数据和数据的层级及其大致的字节数(左轴)。作为研究过程的一部分,获取的数据会被过滤、分析和提炼。这通常会产生越来越小但价值更高的数据集。由于预期的数据量,无法保证所有数据的可用性级别相同。因此,数据被分为四个层级,可用性级别不同,从完全不共享(层 0)到使用 DOI 发布(层 3)。
您如何阅读?大多数学生打开书本,翻到页码,然后就走了——他们不知道他们将在本章中学习什么,也不知道信息是如何联系在一起的。什么是 THIEVES?THIEVES 是一种阅读策略,它可以让您在开始阅读之前对章节有一个大致的了解。它本质上是让您的大脑做好准备,以便更好地记住和理解课程中信息的重要性和相关性。我们建议在开始全面阅读内容之前,尤其是在参加讲座/讨论之前,使用 THIEVES 策略。
保留所有权利。本出版物中使用的名称和材料的呈现方式并不意味着世界卫生组织对任何国家、领土、城市或地区或其当局的法律地位,或对其边界或边界的划分发表任何意见。地图上的虚线代表大致的边界线,可能尚未完全达成一致。提到特定公司或某些制造商的产品并不意味着世界卫生组织认可或推荐它们优于未提及的其他类似产品。除错误和遗漏外,专有产品的名称以首字母大写字母区分。世界卫生组织不保证本出版物中包含的信息完整准确,也不对因使用本出版物而造成的任何损害负责。本出版物中表达的观点仅由署名作者负责。
LLM 代表了最先进的技术,在性能和语言质量方面超越了其他当前的 T2T 模型。因此,它们被认为是 T2T 模型考察的代表。LLM 是强大的神经网络,最多可拥有一万亿个参数。它们在大量文本语料库上进行训练,专门用于处理和生成文本。LLM 的训练通常可分为两个阶段:首先,进行无监督训练,使 LLM 对文本有大致的了解。接下来是微调,使 LLM 专门用于特定任务(NIST,2024)。文本是基于随机相关性生成的;概率分布用于预测在给定上下文中接下来可能出现哪个字符、单词或单词序列。LLM 的输出通常表现出很高的语言质量,因此通常与人类书写的文本难以区分。
现在我们有了数字通信。我们可以创造我们的幻想。我们可以创造我们的节奏,在屏幕上设计。一种新的语言将会出现,一种全球性的语言,它不是基于字母,不是基于语法,而是我们都理解的语言,它基于光波和声波的集群。我们都理解。我们都庆祝。我们都为光明、照明、接触、交汇、来自世界各地的互动、形式语言而感到自豪。我们将创造一种国际性的、全球性的大脑连接语言。任何文化的人看到这个屏幕都会得到一个大致的画面。这是一个地球村。这是一个全球性的人类精神,一个全球性的人类种族。当我们通过屏幕连接起来,通过电子和光子连接起来时,我们将首次创造一个全球性的人类,不再被语言、思想、国籍或宗教偏见所分割。
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