大模子的底层逻辑及Transformer架构

乌市泽哥  金牌会员 | 2025-2-20 04:27:27 | 来自手机 | 显示全部楼层 | 阅读模式
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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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这个人很懒什么都没写!

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