大模型

AI最前沿「大模型」专题聚合页，收录相关AI术语词条 447 个、深度文章 60 篇。

相关词条（447）

• 模型自进化（Model Self-Evolution）
• Transformer（Transformer）
• 注意力机制（Attention Mechanism）
• 自注意力（Self-Attention）
• Token（Token）
• 分词（Tokenization）
• 嵌入（Embedding）
• 预训练（Pretraining）
• 上下文窗口（Context Window）
• 大语言模型（Large Language Model）
• 基础模型（Foundation Model）
• 上下文学习（In-Context Learning）
• 零样本学习（Zero-Shot Learning）
• 少样本学习（Few-Shot Learning）
• 提示词（Prompt）
• 潜在空间（Latent Space）
• MoE 路由（MoE Routing）
• 多头注意力（Multi-Head Attention）
• 分组查询注意力（Grouped-Query Attention）
• 旋转位置编码（Rotary Position Embedding）
• 状态空间模型（State Space Model）
• 扩散语言模型（Diffusion Large Language Model）
• 生成对抗网络（Generative Adversarial Network）
• 变分自编码器（Variational Autoencoder）
• 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）
• 循环神经网络（Recurrent Neural Network）
• 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）
• 编码器-解码器（Encoder-Decoder）
• 仅解码器架构（Decoder-only Architecture）
• 线性注意力（Linear Attention）
• 混合深度（Mixture-of-Depths）
• 字节潜变量变换器（Byte Latent Transformer）
• 层归一化（Layer Normalization）
• 残差连接（Residual Connection）
• 微调（Fine-Tuning）
• 监督微调（Supervised Fine-Tuning）
• 指令微调（Instruction Tuning）
• 持续预训练（Continued Pretraining）
• RLHF（RLHF）
• RLAIF（RLAIF）
• DPO（DPO）
• PPO（PPO）
• GRPO（GRPO）
• 知识蒸馏（Knowledge Distillation）
• 缩放定律（Scaling Law）
• 反向传播（Backpropagation）
• 梯度下降（Gradient Descent）
• 学习率（Learning Rate）
• 过拟合（Overfitting）
• 奖励模型（Reward Model）
• RLVR（RLVR）
• 模型合并（Model Merging）
• KV Cache（Key-Value Cache）
• 投机解码（Speculative Decoding）
• 前缀缓存（Prefix Caching）
• 提示缓存（Prompt Caching）
• PD 分离（Prefill-Decode Disaggregation）
• 首 Token 延迟（Time to First Token）
• 端侧AI（On-device AI）
• 温度采样（Temperature Sampling）
• Top-p 采样（Nucleus Sampling）
• 结构化输出（Structured Outputs）
• 模型服务（Model Serving）
• 张量并行（Tensor Parallelism）
• 流水线并行（Pipeline Parallelism）
• 数据并行（Data Parallelism）
• 专家并行（Expert Parallelism）
• 思维树（Tree of Thoughts）
• 对齐（AI Alignment）
• 宪法 AI（Constitutional AI）
• 红队测试（Red Teaming）
• 越狱（Jailbreak）
• 提示注入（Prompt Injection）
• 幻觉（Hallucination）
• 护栏（Guardrails）
• AI 安全（AI Safety）
• 可解释性（Interpretability）
• 机制可解释性（Mechanistic Interpretability）
• 稀疏自编码器（Sparse Autoencoder）
• 激活引导（Activation Steering）
• 超级对齐（Superalignment）
• 可扩展监督（Scalable Oversight）
• AI 治理（AI Governance）
• 数字水印（AI Watermarking）
• 大模型评审（LLM-as-a-Judge）
• 聊天机器人竞技场（Chatbot Arena）
• 数据治理（Data Curation）
• 合成数据（Synthetic Data）
• 数据飞轮（Data Flywheel）
• 评测框架（Evaluation Harness）
• 数据标注（Data Annotation）
• 推理时计算（Inference-Time Compute）
• 长上下文（Long Context）
• 长度外推（Length Extrapolation）
• 测试时训练（Test-time Training）
• 科学智能（AI for Science）
• 神经符号 AI（Neuro-symbolic AI）
• 词元经济（Token Economy）
• 量子机器学习（Quantum Machine Learning）
• 推理模型（Reasoning Model）
• 生成式 AI（Generative AI）
• 智能体式 AI（Agentic AI）
• 小语言模型（Small Language Model）
• AI 原生（AI-Native）
• 神经网络（Neural Network）
• 深度学习（Deep Learning）
• 机器学习（Machine Learning）
• 监督学习（Supervised Learning）
• 无监督学习（Unsupervised Learning）
• 强化学习（Reinforcement Learning）
• 迁移学习（Transfer Learning）
• 欠拟合（Underfitting）
• 正则化（Regularization）
• 激活函数（Activation Function）
• 损失函数（Loss Function）
• 批次（Batch）
• 轮次（Epoch）
• 嵌入向量（Embedding Vector）
• 相似度搜索（Similarity Search）
• 特征工程（Feature Engineering）
• 数据增强（Data Augmentation）
• 过参数化（Overparameterization）
• 稀疏激活（Sparse Activation）
• 注意力头（Attention Head）
• 位置编码（Positional Encoding）
• 掩码（Mask）
• 前馈网络（Feed-Forward Network）
• 交叉熵（Cross Entropy）
• 采样（Sampling）
• 束搜索（Beam Search）
• 贪心解码（Greedy Decoding）
• 少样本提示（Few-shot Prompting）
• 零样本提示（Zero-shot Prompting）
• 人类反馈（Human Feedback）
• 安全对齐（Safety Alignment）
• Encoder-only（Encoder-only Architecture）
• Flash Attention（Flash Attention）
• ALiBi（Attention with Linear Biases）
• 滑动窗口注意力（Sliding Window Attention）
• 多Query注意力（Multi-Query Attention）
• 归一化位置编码（Alibi Position Embedding）
• 词表（Vocabulary）
• BPE（字节对编码）
• SentencePiece（SentencePiece）
• Unigram（Unigram LM）
• 词表大小（Vocabulary Size）
• 嵌入层（Embedding Layer）
• 输出头（LM Head）
• TensorRT-LLM（TensorRT-LLM）
• ONNX Runtime（ONNX Runtime）
• llama.cpp（llama.cpp）
• GGUF（GGUF）
• 学习率调度（Learning Rate Schedule）
• 预热（Warmup）
• 梯度累积（Gradient Accumulation）
• ZeRO（ZeRO）
• 3D并行（3D Parallelism）
• 分布式训练（Distributed Training）
• 梯度检查点（Gradient Checkpointing）
• PEFT（PEFT）
• Adapter（Adapter）
• Prefix Tuning（Prefix Tuning）
• 指令微调数据（Instruction Tuning Data）
• 数据清洗（Data Cleaning）
• 去重（Deduplication）
• 质量过滤（Quality Filtering）
• 课程学习（Curriculum Learning）
• 早停（Early Stopping）
• 权重衰减（Weight Decay）
• Dropout（Dropout）
• 优化器（Optimizer）
• Adam（Adam）
• AdamW（AdamW）
• 动量（Momentum）
• 学习率预热（Learning Rate Warmup）
• 余弦衰减（Cosine Decay）
• FlashDecoding（FlashDecoding）
• 张量并行度（Tensor Parallel Size）
• 流水线并行度（Pipeline Parallel Size）
• 全局批次大小（Global Batch Size）
• 有效批次大小（Effective Batch Size）
• 混合专家路由（MoE Routing）
• 负载均衡损失（Load Balancing Loss）
• 训练损失（Training Loss）
• 验证损失（Validation Loss）
• 过训练（Overtraining）
• 多任务训练（Multi-Task Training）
• 持续学习（Continual Learning）
• 模型压缩（Model Compression）
• 批量推理（Batch Inference）
• 流式输出（Streaming Output）
• SSE（Server-Sent Events）
• WebSocket（WebSocket）
• API网关（API Gateway）
• 自动扩缩容（Auto Scaling）
• 冷启动（Cold Start）
• 弹性伸缩（Elastic Scaling）
• GPU利用率（GPU Utilization）
• 吞吐量（Throughput）
• 延迟（Latency）

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