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在图像识别任务中，使用更深的卷积神经网络（CNN）模型一定能提高识别准确率。
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当有外部请求输入GPT大模型时，GPT首先将自然语言输入转码为token形态，然后再将token输入到transformer生成的神经网络的参数体系中，经过多层迭代，得到最满足输入逻辑的输出token序列，再转码成自然语言作为输出。
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