数据训练

LLM 大语言模型定义以及关键技术术语认知

大语言模型定义LLM(Large Language Models)是基于 Transformer 架构(可以理解为不同寻常的大脑)的深度神经网络,通过海量文本数据训练获得语言理解和生成能力。 其核心特征包括:参数规模达数十亿级别(GPT-3 175B参数)知识储备惊人,可以理解为脑细胞数量是普通人的千亿倍(1750亿参数),相当于把整个图书馆的书都装进大脑自回归生成机制(逐词预测)说话方式像接龙,当它写作文时,就像我们玩词语接龙:先写"今天",然后根据"今天"想"天气",接着根据"今天天气"想"晴朗",逐字逐句生成内容。 注意力机制实现长程依赖建模特别会抓重点就像我们读小说时,会自动记住关键人物关系(比如注意到"陈平安喜欢宁姚"),它能自动捕捉文字间的深层联系。
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