网站标签布局福田企业网站建设

张小明 2026/1/13 6:51:45
网站标签布局,福田企业网站建设,百度收录接口,给别人做网站用做假酒验证文章目录目录一、基础架构类二、训练优化类三、推理应用类四、部署压缩类五、评估安全类目录 若对您有帮助的话#xff0c;请点赞收藏加关注哦#xff0c;您的关注是我持续创作的动力#xff01;有问题请私信或联系邮箱#xff1a;funian.gmgmail.com 本文整理大模型领域…文章目录目录一、基础架构类二、训练优化类三、推理应用类四、部署压缩类五、评估安全类目录若对您有帮助的话请点赞收藏加关注哦您的关注是我持续创作的动力有问题请私信或联系邮箱funian.gmgmail.com本文整理大模型领域高频核心术语按5大核心类别用表格形式简练解析覆盖基础架构、训练优化、推理应用、部署压缩、评估安全助力开发者快速扫清概念障碍高效上手大模型开发与应用。一、基础架构类术语名称英文全称核心解析大语言模型LLMLarge Language Model基于Transformer架构千亿级参数规模通过海量文本训练实现语言理解与生成的深度学习模型Transformer架构-2017年谷歌提出基于自注意力机制的神经网络架构是现代大模型的核心骨架支持并行计算自注意力机制Self-Attention Mechanism计算序列元素间关联权重使模型能动态关注输入中关键部分精准捕捉长距离依赖关系多头注意力Multi-Head Attention并行运行多个独立注意力头从不同角度捕捉上下文信息聚合后提升模型表达能力词元Token模型处理文本的基本单位单词/子词/字符中文单字约占0.6个Token是文本输入模型的前置处理单元位置编码Positional Encoding为输入序列添加位置标记解决Transformer无法感知词语顺序的问题避免语义混淆混合专家模型MoEMixture of Experts拆分模型为多个子专家网络通过门控机制动态激活适配子任务平衡模型容量与计算效率二、训练优化类术语名称英文全称核心解析预训练Pre-training利用海量无标注数据对模型进行基础训练让模型学习语言规律与通用知识是大模型能力的基础微调Fine-tuning在预训练模型基础上用特定领域数据调整参数使模型适配具体任务如法律文本处理监督微调SFTSupervised Fine-Tuning使用带标签数据进行有监督训练快速将预训练模型迁移到特定任务是大模型适配的核心步骤基于人类反馈的强化学习RLHFReinforcement Learning from Human Feedback通过人类评分优化模型输出分监督微调、奖励模型训练、强化学习三阶段实现模型与人类偏好对齐直接偏好优化DPODirect Preference Optimization简化RLHF流程直接通过偏好数据优质/劣质输出对优化模型无需单独训练奖励模型低秩适配LoRALow-Rank Adaptation在预训练权重旁添加低秩矩阵仅训练适配矩阵大幅减少微调参数量与显存占用量化低秩适配QLoRA结合4位量化与LoRA技术进一步降低微调显存需求支持消费级显卡训练大模型三、推理应用类术语名称英文全称核心解析提示工程Prompt Engineering设计精准输入文本引导模型输出优化交互效果提升任务完成质量如指定李白风格写诗歌思维链CoTChain-of-Thought强制模型分步展示推理过程模拟人类思考逻辑提升复杂问题如数学计算的解答准确性检索增强生成RAGRetrieval-Augmented Generation结合外部知识库实时检索为模型提供最新数据支撑减少幻觉提升输出可信度上下文学习In-Context Learning模型通过输入中的示例无需参数更新即可快速掌握新任务支持零样本/少样本学习场景零样本学习Zero-shot Learning无需示例数据模型直接处理未训练过的新任务依赖通用知识迁移能力少样本学习Few-shot Learning仅需少量3-5个示例模型即可适配新任务平衡泛化能力与数据需求温度参数Temperature控制生成随机性的参数0.2为保守输出0.8为创意输出越高越易产生幻觉模型幻觉Hallucination模型生成看似合理但与事实不符的内容源于知识截止、概率生成机制等可通过RAG缓解四、部署压缩类术语名称英文全称核心解析模型量化Quantization将模型参数从高位数如FP32转为低位数如INT8/INT4减少存储与计算开销适配边缘设备知识蒸馏Knowledge Distillation让小模型学生模型模仿大模型教师模型的输出与中间表示在压缩体积的同时保留核心能力模型剪枝Pruning移除神经网络中冗余的连接或神经元剔除躺平参数降低模型复杂度与计算需求稀疏化Sparsification训练中引入零值参数使模型连接稀疏化减少计算量常与MoE架构结合使用KV缓存Key-Value Cache存储注意力计算中的键值对避免重复计算提升对话场景下的推理速度边缘部署Edge Deployment在终端设备手机、IoT设备部署轻量化模型降低云端依赖实现低延迟响应GGUF格式GPT-Generated Unified Format大模型高效存储格式支持多量化级别适配本地化部署普通笔记本可运行7B参数模型五、评估安全类术语名称英文全称核心解析困惑度Perplexity衡量模型预测文本的准确度数值越低表示模型对语言的理解越深刻BLEU分数Bilingual Evaluation Understudy机器翻译评估指标通过对比模型输出与参考译文的匹配度量化生成质量鲁棒性Robustness模型抵抗干扰的能力指在噪声输入或异常场景下保持稳定性能的特性公平性Fairness模型输出避免偏见如性别、地域歧视确保不同群体获得公正结果的特性数据隐私Data Privacy保护训练数据与用户交互数据的安全常用技术包括联邦学习、差分隐私添加噪声保护红队测试Red Team Testing聘请专家通过刁钻问题测试模型发现逻辑漏洞与安全风险提升模型安全性对齐Alignment使模型行为与人类价值观、需求保持一致核心技术包括RLHF、价值学习等
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张小明 2026/1/11 19:28:55 网站建设

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