什么是端对端大模型？
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端对端模型（End-to-End Model）是一种机器学习方法，它直接将输入映射到输出，而不需要分步骤进行中间处理。这样的方法常用于复杂的任务，如语音识别、机器翻译、图像识别等。在这些任务中，传统的方法通常需要多个阶段的处理，而端对端模型通过一个单一的模型完成所有步骤，从而简化了流程并有可能提高性能。
以下是端对端模型的几个关键特点：
输入和输出直接对应：端对端模型直接将输入数据（如一段语音或一张图像）映射到所需的输出（如文字转录或物体识别）。
统一模型架构：而不是使用多个单独的模块来完成任务，端对端模型通常是一个整体，可能是一个深度神经网络或其他类型的模型。
减少中间步骤和...
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by 码农
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