《大语言模型原理底子与前沿 模型架构》
关键词
- 大语言模型
- 模型架构
- 预练习
- 微调
- 词嵌入
- 注意力机制
- 编码器-解码器
- 数学底子
- 应用场景
- 优化与加快
摘要
本文将体系地先容大语言模型的原理和前沿，重点讨论其模型架构。首先，我们将回首大语言模型的发展历程，明白其紧张性。接着，我们将深入探讨大语言模型的根本架构，包括神经网络底子、词嵌入技能以及编码器-解码器架构。随后，我们将先容大语言模型的数学底子，包括向量空间与线性代数底子、概率论底子，以及贝叶斯定理。接着，我们将具体解析大语言模型的重要算法，如预练习与微调、自然语言处置惩罚算法等。在应用场景部门，我们将探讨大语言模型在文本天生和问答体系等范畴的应用。最后，我们将讨论大语言模型的优化与加快方法，包括并行计算与分布式练习、混合精度练习等。通过本文的阅读，读者将对大语言模型有全面深入的明白，并能掌握其焦点原理和应用。
目录大纲
第一部门：大语言模型概述与底子
第1章：大语言模型的概念与配景
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