大模子的底层逻辑及Transformer架构
一、大模子的底层逻辑1.数据驱动
大模子依靠海量的数据进行训练，数据的质量和数量直接影响模子的性能。通过大量的数据，模子能够学习到丰富的模式和规律，从而更好地处置惩罚各种任务。
2.深度学习架构
大模子基于深度学习技术，通常采用多层神经网络进行特性学习与抽象。此中，Transformer架构是现在主流的大模子架构，它通过自留意力机制和前馈神经网络来处置惩罚输入数据。这种架构能够高效地处置惩罚序列数据，如文本。
3.自留意力机制
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