最大似然估计(MLE) 和最大后验估计(MAP) 在ChatGPT中的应用研究

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摘要：文章旨在深度剖析最大似然估计（MLE） 与最大后验估计（MAP） 在以ChatGPT为代表的大型语言模型中的基础性作用与协同机制。文章首先阐述了两种参数估计方法的数学原理及其在统计推断中的对立统一关系（频率学派与贝叶斯学派） 。在此基础上，系统性地论证了MLE如何主导模型的预训练阶段以构建其世界知识，而MAP（作为正则化的贝叶斯诠释） 又如何赋能模型的微调与领域适应过程以抑制过拟合。（剩余5903字）

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