大模型的监督学习和非监督学习
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大模型的监督型学习和非监督型学习构成了机器学习的主要两种基本模式，在本质上区别在于是否采用标注数据进行训练。为了更好地理解这一核心差别，请参阅以下详细阐述其原理及应用案例。
一、监督学习（Supervised Learning）
定义：该系统通过输入特征（X）与对应的目标变量（Y）的学习过程来获取知识。其主要目标是构建特征到目标变量之间的映射关系。
关键点在于需要人工标注的样本数据，并适用于明确的任务领域分析（如分类问题或回归分析）。
实例
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四、进阶：自监督学习（Self-Supervised Learning）
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