大语言模型领域的十大关键名词详解

标签：大语言模型,机器学习,人工智能,深度学习,自然语言处理时间：2023-10-18T21:07:30

<h1 id="h1--"><a name="第一章：基础名词解析" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>第一章：基础名词解析</h1><h2 id="h2-1-1-"><a name="1.1 语言模型" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>1.1 语言模型</h2><p>语言模型是一种用来计算和预测一段文本概率的模型。这种模型可以根据前面的词来预测下一个词，因此在自然语言处理中有着广泛的应用。</p>
<h2 id="h2-1-2-"><a name="1.2 词嵌入" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>1.2 词嵌入</h2><p>词嵌入是一种将词语转换为实数向量的技术。这种向量可以捕捉到词语的语义信息，使得语义相近的词语在向量空间中的距离也相近。</p>
<h1 id="h1--"><a name="第二章：深度学习相关名词" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>第二章：深度学习相关名词</h1><h2 id="h2-2-1-"><a name="2.1 深度学习" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>2.1 深度学习</h2><p>深度学习是机器学习的一个分支，它模仿人脑神经网络的工作方式，通过多层神经网络进行学习和预测。</p>
<h2 id="h2-2-2-"><a name="2.2 神经网络" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>2.2 神经网络</h2><p>神经网络是深度学习的基础，它由多个神经元组成，每个神经元都可以处理一部分信息，然后将处理结果传递给下一层神经元。</p>
<h2 id="h2-2-3-"><a name="2.3 循环神经网络" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>2.3 循环神经网络</h2><p>循环神经网络是一种特殊的神经网络，它可以处理序列数据，如文本和语音等。</p>
<h2 id="h2-2-4-"><a name="2.4 长短期记忆网络" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>2.4 长短期记忆网络</h2><p>长短期记忆网络是循环神经网络的一种，它可以解决长序列数据中的长期依赖问题。</p>
<h1 id="h1--transformer"><a name="第三章：自注意力机制与Transformer" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>第三章：自注意力机制与Transformer</h1><h2 id="h2-3-1-"><a name="3.1 自注意力机制" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>3.1 自注意力机制</h2><p>自注意力机制是一种计算序列内部元素之间关系的方式，它可以捕捉到长距离的依赖关系。</p>
<h2 id="h2-3-2-transformer"><a name="3.2 Transformer" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>3.2 Transformer</h2><p>Transformer是一种基于自注意力机制的模型结构，它在自然语言处理任务中表现出了优秀的性能。</p>
<h1 id="h1--bert-gpt"><a name="第四章：BERT与GPT" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>第四章：BERT与GPT</h1><h2 id="h2-4-1-bert"><a name="4.1 BERT" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>4.1 BERT</h2><p>BERT是一种预训练的大语言模型，它通过预训练和微调的方式，可以在各种自然语言处理任务中取得优秀的性能。</p>
<h2 id="h2-4-2-gpt"><a name="4.2 GPT" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>4.2 GPT</h2><p>GPT也是一种预训练的大语言模型，它与BERT的主要区别在于预训练方式和模型结构。GPT使用了Transformer的解码器结构，而BERT使用了编码器结构。</p>

大语言模型领域的十大关键名词详解

欢迎大家关注DataLearner官方微信，接受最新的AI技术推送

相关博客

最热博客