LLM 应用开发核心术语指南
在 LLM（大语言模型）应用开发领域，理解核心专有名词是构建高效应用的基石。以下是基于来源提供的详细名词解释： 1. 核心模型概念 • LLM (Large Language Model，大语言模型)：一种基于深度学习技术的人工智能模型，由数亿计参数的神经网络组成。它通过在海量...
大语言模型损失函数：参数优化的核心逻辑
在大语言模型中，**损失函数（Loss Function）**是模型学习的核心驱动力，它通过量化“预测结果”与“实际目标”之间的差距，来指导参数的优化。 根据来源内容，利用损失函数更新参数的过程可以简化为以下几个关键步骤： 1. 随机初始化参数：在训练开始时，模型的巨量参数（如...
大语言模型向量化预测机制与泛化原理
在大语言模型中，向量化处理（Vectorization）是解决训练数据未涵盖文本预测的关键技术。它通过将文本转化为数学空间中的坐标，打破了传统统计学中对“精确匹配”的依赖,。 以下是其核心实现机制： 1. 突破“查表计数”的局限： 传统的非机器学习方法（如基于统计的预...
大语言模型：从海量数据到通用智能的跨越
大语言模型（LLM）通过海量数据与巨大参数的结合，实现了从传统的“特定任务模型”向通用任务处理的范式转变。以下是其实现这一目标的具体机制和核心原理： 1. 海量数据：构建博大精深的“知识库” 大语言模型的“大”，首要体现为训练数据的规模和多样性。以 GPT-3 为例，其训练数据量约为&n...