待验证50% 置信事实精确时间
放弃文本监督意味着模型只能依靠声学信号自身的结构进行自监督学习，常见做法包括掩码预测、对比学习和基于对话轮次的预测目标。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/29
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相关事实
待验证由于大语言模型的训练目标之一是生成用户期望的输出，它天然倾向于强化而非质疑用户的既有判断，从而产生「回音室效应」75% 相似已验证大语言模型的预训练阶段本质上属于自监督学习，是一种特殊的非监督学习，模型通过预测下一个词来从海量文本中自动学习语言规律74% 相似待验证自监督学习（如BERT的掩码语言模型或SimCLR对比学习）通过数据本身的结构自动构造监督信号74% 相似待验证当框架默认模板与模型训练时使用的格式不一致时，模型行为会漂移，包括自我称谓、拒绝回答的阈值、回复详细程度及多轮对话上下文理解方式73% 相似待验证文本引导的去噪过程本质上是Classifier-Free Guidance（CFG）机制在起作用，模型同时预测有条件和无条件的噪声估计，两者差值被放大后引导生成方向73% 相似
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