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一是大模型与知识常识的融合，将以规则存在的知识利用起来，提升模型通用能力的同时降低训练所需的数据量，让大模型从数据驱动走向知识与数据融合驱动；
二是大小模型的协同机制，包含大模型的知识与能力向小模型降维迁移的有效性、小模型的小样本学习向大模型的升维融合、不同维度数据的清洗与治理等；
三是大模型的可解释性，对大模型依赖上升的同时，信任决定是否能被广泛使用。
资源来源于《达摩院2022十大科技趋势》
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