大模型开发领域的12个常见概念解释

文章预览

在Python大模型开发的领域中，有许多专有名词涉及从基础架构、工具到应用层次。下面我们按照从基础到工具，再到应用层面的顺序进行解释。 1. Transformer Transformer 是一种神经网络架构，首次由 Vaswani 等人在 2017 年提出。它通过 自注意力机制（Self-Attention） 处理输入序列，极大地提高了并行处理能力，解决了传统RNN、LSTM模型在处理长序列时的局限性。Transformer 架构是目前许多大模型（如 BERT、GPT）的基础。 2. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) BERT 是基于 Transformer 编码器的预训练模型，由 Google 在 2018 年发布。BERT 通过双向（Bidirectional）训练方法从左右上下文中获取信息，因此特别适合那些需要理解上下文的任务，如问答、文本分类等。BERT 是第一个双向的 Transformer 模型，在NLP领域引发了巨大变革。 3. GPT (Generative Pre-trained Transformer) ………………………………