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给小白的大模型入门科普
目录
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1大模型简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2小白入门的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3本文档的目标和结构概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
大模型基础概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1什么是大模型？．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.2大模型的组成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.2.1输入层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.2.2隐藏层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.2.3输出层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.3大模型与传统机器学习模型的区别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
大模型的训练过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.1.1数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.1.2特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.2损失函数与优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.2.1损失函数的类型和作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.2.2常见的优化算法及其特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.3训练流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.3.1初始化参数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.3.2前向传播．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.3.3反向传播和梯度下降．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.3.4正则化与防止过拟合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
3.4评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.4.1准确率、召回率和F1分数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
3.4.2混淆矩阵．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
大模型的应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
4.1自然语言处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.1.1文本分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
4.1.2机器翻译．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
4.1.3情感分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
4.2计算机视觉．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
4.2.1图像识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
4.2.2物体检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
4.2.3图像分割．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
4.3推荐系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
4.3.1协同过滤．．．．．．．．．．
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