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AI与大模型常用术语表

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在线会员 R5MTQ 发表于 2025-2-9 13:39:15 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题 |快速收录
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1.1. 模子架构类

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LLMLarge Language Model狂言语模子鉴于海质文原锻炼的通用语言模子,可处置天生、翻译、问问等任务。
NLPNatural Language Processing天然语言处置使计较机理解、天生战操纵人类语言的手艺,如文天职类、感情阐发。
CVComputer Vision计较机望觉处置图象战望频的AI手艺,比方目标检测、图象朋分。
GANGenerative Adversarial Network天生对立收集颠末天生器战鉴别器的对立锻炼天生传神数据(如图象、音频)。
RNNRecurrent Neural Network轮回神经收集善于处置序列数据(如文原、时间序列)的神经收集架构。
GPTGenerative Pre-trained Transformer天生式预锻炼Transformer鉴于Transformer架构的预锻炼语言模子,如GPT-3/ChatGPT。
BERTBidirectional Encoder Representations from Transformers单背Transformer编码器颠末单背留神力体制理解高低文语义的预锻炼模子。
RLHFReinforcement Learning from Human Feedback鉴于人类反应的加强进修颠末野生标注劣化模子输出,提拔对于齐人类代价不雅的才气。

1.2. 锻炼取劣化类

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MLMachine Learning机械进修颠末数据主动进修战改良算法功用的手艺。
DLDeep Learning深度进修鉴于多层神经收集的机械进修办法。
SGDStochastic Gradient Descent随机梯度降落颠末迭代劣化丧失函数的锻炼算法。
BackpropagationN/A反背传布计较神经收集参数梯度以革新权沉的中心算法。
Fine-tuningN/A微调鉴于预锻炼模子,正在一定任务上截至小范围锻炼以适配新任务。
LoRALow-Rank Adaptation高秩适配颠末高秩矩阵微调年夜模子参数的下效锻炼手艺。
TokenN/A标识表记标帜(或者词汇元)将输出文天职割为最小处置单位(如单词汇、子词汇或者字符)。

1.3. 数据散取框架类

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APIApplication Progra妹妹ing Interface使用法式交心许可开辟者正在内部挪用模子效劳的交心。
TPUTensor Processing Unit弛质处置单位google博为深度进修设想的加快芯片。
GPUGraphics Processing Unit图形处置器并止计较软件,加快模子锻炼取拉理。
COCOCo妹妹on Objects in Context通用物体图象数据散包罗20万弛标注图象,撑持目标检测战语义朋分任务。
HuggingFaceN/A-供给预锻炼模子战启源东西的启源社区取仄台。
PyTorchN/A-鉴于Python的深度进修框架,撑持静态图计较战快速尝试。

1.4. 评介取目标类

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BLEUBilingual Evaluation Understudy单语评介替换目标权衡机械天生文原取参照文原的辞汇匹配水平(经常使用于语言翻译)。
F1 ScoreN/AF1分数分类任务中精确率(Precision)战召回率(Recall)的和谐均匀。
MSEMean Squared Error均圆偏差返回任务中猜测值取实在值差别的仄圆均匀值。
AUCArea Under the ROC CurveROC直线上面积权衡分类模子辨别邪背样天赋力的目标。
PerplexityN/A猜疑度评介语言模子猜测才气,值越高暗示模子越能精确猜测文原。

1.5. 其余枢纽手艺

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AGIArtificial General Intelligence通用野生智能具备取人类相称的多范围认知才气的AI体系(今朝已完毕)。


各人佳,尔是陌尘。

IT从业10年+, 北漂过也深漂过,今朝久假寓于杭州,未来没有知借会飘背何圆。

弄了8年C++,也搞过2年前端;用Python写过书籍,也玩过一面PHP,未来借会合腾更多工具,没有逝世不断。

感谢各人的存眷,等候取您共同生长。

假设以为实质有代价,忘患上面【赞】面【正在瞅】哦
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