AI大模型在不联网的情况下获取知识主要依赖于预先训练好的数据集、预训练模型以及本地存储的知识库。以下是详细解释：
1. 预先训练的数据集：AI大模型在训练过程中会接触到大量的标注数据，这些数据包含了各种场景、问题和答案。当模型不联网时，它会从本地存储的数据集（如训练集、验证集或测试集）中提取知识。这些数据集通常包含有标签的训练样本，模型可以通过学习这些样本来掌握相关知识。
2. 预训练模型：除了数据集外，AI大模型还可能使用预训练模型作为基础。预训练模型是指在特定任务上经过大量数据训练得到的模型，如CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）等。这些模型已经具备了一定的知识表示能力，可以直接应用到不联网的场景中。
3. 本地存储的知识库：AI大模型还可以通过本地存储的知识库来获取知识。知识库是一个包含领域内知识点的集合，如词汇、语法规则、事实信息等。当模型需要处理某个特定的任务时，它会从知识库中查找相关的知识点，并将其应用到问题解答中。
4. 知识图谱：AI大模型还可以利用知识图谱来获取知识。知识图谱是一种结构化的知识表示方法，它将实体、属性和关系组织成一个有向图。通过分析知识图谱中的实体和关系，模型可以更好地理解知识之间的关联，从而获取更多的知识点。
5. 领域专家知识：在某些情况下，AI大模型还可以通过与领域专家合作来获取知识。领域专家可以根据其专业知识为模型提供指导，帮助模型解决特定领域的知识问题。这种方法可以提高模型的知识质量和准确性。
总之，AI大模型在不联网的情况下获取知识主要依赖于预先训练的数据集、预训练模型以及本地存储的知识库。通过这些手段，模型可以在不同的场景中应用所学知识，为用户提供高质量的服务。
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