AI 词汇表
人工智能完整词典
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Transformer架构
一种基于注意力机制的革命性神经结构，是现代大型语言模型（LLM）的基础。
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注意力机制
算法组件，允许模型在处理过程中选择性地为文本的不同部分分配权重。
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微调与适配
在特定数据上调整预训练模型的过程，用于特定任务或领域。
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提示工程
指令优化技术，有效引导大语言模型生成期望回答。
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多模态模型
能够同时处理和生成文本、图像、音频和其他数据格式的大型语言模型。
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量化和优化
减小模型规模和提高计算效率以用于部署的技术。
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评估与指标
用于衡量LLM性能、一致性和安全性的方法和指标。
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缩放定律
描述模型大小、训练数据和性能之间关系的数学原理。
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RAG - 检索增强生成
结合外部信息检索和生成的改进答案准确性和新鲜度的方法。
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智能体链式
多个大语言模型按序列或并行协作以解决复杂任务的系统。
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竞争机制
控制和调整大型语言模型行为的技术，防止不当或危险的回答。
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领域特定模型
针对特定领域（如医学、法律或金融）进行专业化和优化的LLLM。
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持续学习
持续学习能力，使大型语言模型能够整合新知识而不忘记先前的知识。
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低资源模型
在数据和计算资源有限的情况下，开发高性能LLM的有效训练技术
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分词和编码
将文本转换为大型语言模型神经架构可理解的数值单元的过程。
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