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标题: AI与大模型常用术语表 [打印本页]

作者: R5MTQ 时间: 2025-2-9 13:39
标题: AI与大模型常用术语表
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1.1. 模型架构类

英文缩写	英文全称	中文翻译	功能阐明
LLM	Large Language Model	大言语模型	基于海量文本训练的通用言语模型，可处理生成、翻译、问答等义务。
NLP	Natural Language Processing	自然言语处理	使计算机了解、生成和操作人类言语的技术，如文本分类、情感分析。
CV	Computer Vision	计算机视觉	处理图像和视频的AI技术，例如目的检测、图像分割。
GAN	Generative Adversarial Network	生成对抗网络	经过生成器和判别器的对抗训练生成逼真数据（如图像、音频）。
RNN	Recurrent Neural Network	循环神经网络	擅长处理序列数据（如文本、工夫序列）的神经网络架构。
GPT	Generative Pre-trained Transformer	生成式预训练Transformer	基于Transformer架构的预训练言语模型，如GPT-3/ChatGPT。
BERT	Bidirectional Encoder Representations from Transformers	双向Transformer编码器	经过双向留意力机制了解上下文语义的预训练模型。
RLHF	Reinforcement Learning from Human Feedback	基于人类反馈的强化学习	经过人工标注优化模型输入，提升对齐人类价值观的才能。

1.2. 训练与优化类

英文缩写	英文全称	中文翻译	功能阐明
ML	Machine Learning	机器学习	经过数据自动学习和改进算法功能的技术。
DL	Deep Learning	深度学习	基于多层神经网络的机器学习方法。
SGD	Stochastic Gradient Descent	随机梯度下降	经过迭代优化损失函数的训练算法。
Backpropagation	N/A	反向传播	计算神经网络参数梯度以更新权重的核心算法。
Fine-tuning	N/A	微调	基于预训练模型，在特定义务上停止小规模训练以适配新义务。
LoRA	Low-Rank Adaptation	低秩适配	经过低秩矩阵微调大模型参数的高效训练技术。
Token	N/A	标记（或词元）	将输入文本分割为最小处理单元（如单词、子词或字符）。

1.3. 数据集与框架类

英文缩写	英文全称	中文翻译	功能阐明
API	Application Programming Interface	运用程序接口	允许开发者在外部调用模型服务的接口。
TPU	Tensor Processing Unit	张量处理单元	谷歌专为深度学习设计的加速芯片。
GPU	Graphics Processing Unit	图形处理器	并行计算硬件，加速模型训练与推理。
COCO	Common Objects in Context	通用物体图像数据集	包含20万张标注图像，支持目的检测和语义分割义务。
HuggingFace	N/A	-	提供预训练模型和开源工具的开源社区与平台。
PyTorch	N/A	-	基于Python的深度学习框架，支持动态图计算和疾速实验。

1.4. 评价与目的类

英文缩写	英文全称	中文翻译	功能阐明
BLEU	Bilingual Evaluation Understudy	双语评价替代目的	衡量机器生成文本与参考文本的词汇婚配程度（常用于言语翻译）。
F1 Score	N/A	F1分数	分类义务中准确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均。
MSE	Mean Squared Error	均方误差	回归义务中预测值与真实值差异的平方平均值。
AUC	Area Under the ROC Curve	ROC曲线下面积	衡量分类模型区分正负样天分力的目的。
Perplexity	N/A	困惑度	评价言语模型预测才能，值越低表示模型越能准确预测文本。

1.5. 其他关键技术

英文缩写	英文全称	中文翻译	功能阐明
AGI	Artificial General Intelligence	通用人工智能	具有与人类相当的多范畴认知才能的AI系统（目前未完成）。

大家好，我是陌尘。

IT从业10年+, 北漂过也深漂过，目前暂定居于杭州，将来不知还会飘向何方。

搞了8年C++，也干过2年前端；用Python写过书，也玩过一点PHP，将来还会折腾更多东西，不死不休。

感激大家的关注，等待与你一同成长。

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