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Self-Supervised Learning(自监督学习)是一种无需人工标注标签的机器学习范式,它通过设计“预训练任务”让模型从数据本身的结构中学习表征,极大降低了对标注数据的依赖。近年来,它成为BERT、GPT等大语言模型的核心训练方式,也在计算机视觉、多模态等领域广泛落地。

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