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大模型知识点总结

目录

大模型知识点总结（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

一、大模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.1大模型的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.2大模型的发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.3大模型的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

二、大模型技术原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1神经网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2深度学习技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3计算机视觉．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.4自然语言处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

三、大模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1模型结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2模型优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.3训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.4模型评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

四、大模型训练与部署．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.2训练环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.3模型训练方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.4模型评估与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.5模型部署与集成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

五、大模型应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.1智能问答系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.2文本生成与摘要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.3图像识别与生成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.4语音识别与合成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

六、大模型面临的挑战与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.1计算资源与能耗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.2模型可解释性与公平性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.3隐私保护与数据安全．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

6.4未来发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

大模型知识点总结（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

大模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

1.1大模型的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

1.2大模型的发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

1.3大模型的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

大模型技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.1