（来源：上观新闻）
CPU还在大型👩🦳语言模型☦🍨的"后训📫🙁练"（post-💄traini🛏⚜ng）阶段🈸发挥关键⛺🇳🇵作用——即在☎🆓预训练🐧🛋完成后，对模👒型进行😤💵面向特定目标👨👧的精细↗调优过程中，🚏CPU👨💼承担着🙊重要的🥀🐲计算职能👩🎓🥭。用户需要⭐在一段 🏟Promp🇰🇮t 里告诉模型🎋所有信息：你是谁😔、你要做什🍒👩🦰么、怎🈳🇩🇯么判断、输出🇸🇷⛹️♀️什么格式🇲🇭🇲🇿。
这是大型语言模🇲🇱🕵️♀️型的一种普🏖遍行为特征🌪。从策划、拍🥾🌵摄，到制作🔬0️⃣、编审🌖、分发，全流程各🇸🇰🧜♂️环节的效🇲🇶🚝率将实现10©🐇倍甚至20倍的🏑🌬提升🏂。而 “具身🦹♀️👨🌾原生”👩❤️👩 是具身智🇲🇼🇵🇫能公司直🏹🥅接参与 VLM📑🛩 预训📨练⚔。DeepS🍕⚖eek👤🛵 V4将分为两🕕个版本，完🐠整版参数量达1.🇮🇨6万亿，V4 ❌👮Lite参🇬🇾✋数量为2850🎥🌂亿⛄🦞。
