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1. 大型语言模型（LLM）

大型语言模型（LLM）是在庞大的文本数据集上训练的先进人工智能系统，能够理解和生成类似人类的文本。它们使用深度学习技术以语境相关的方式处理和生成语言。像OpenAI的GPT系列、Google的Gemini、Anthropic AI的Claude和Meta的Llama模型等LLM的发展，标志着自然语言处理技术的重大进步。

2. 训练

训练是指通过将语言模型暴露于大型数据集来教会它理解和生成文本的过程。模型通过预测序列中的下一个词来学习，通过调整其内部参数，随着时间的推移提高其准确性。这一过程是开发任何处理语言任务的AI的基础。

3. 微调

微调是一个过程，在这个过程中，对预训练的语言模型进行进一步培训（或调整），使用较小的、特定的数据集，以专门针对特定领域或任务。这使得模型在原始训练数据中没有广泛涵盖的任务上表现更好。

4. 参数

在神经网络（包括LLM）的上下文中，参数是模型架构中从训练数据中学习到的可变部分。参数（如神经网络中的权重）在训练过程中调整，以减少预测输出与实际输出之间的差异。

5. 向量

在机器学习中，向量是表示数据的数字数组，这种格式可以被算法处理。在语言模型中，单词或短语被转换成向量，通常称为嵌入，这些嵌入捕捉到模型可以理解和操作的语义含义。

6. 嵌入

嵌入是文本的密集向量表示，其中相似的单词在向量空间中有相似的表示。这种技术有助于捕捉单词之间的上下文和语义相似性，对于机器翻译和文本摘要等任务至关重要。

7. 分词

分词是将文本拆分为片段的过程，这些片段称为标记，可以是单词、子词或字符。这是使用语言模型处理文本之前的初步步骤，因为它有助于处理不同的文本结构和语言。

8. 变压器

变压器是一种依赖于称为自我关注的机制的神经网络架构，自我关注机制对输入数据的不同部分的影响进行加权。这种架构对许多自然语言处理任务非常有效，是大多数现代LLM的核心。

9. 注意力

在神经网络中的注意力机制使模型能够在生成响应时集中注意力于输入序列的不同段，这种能力对于理解上下文和产生连贯响应至关重要。

10. 推理

推理指的是使用训练有素的模型进行预测。在LLM的上下文中，推理是模型根据输入数据使用其在训练期间学到的知识生成文本的过程。这是实现LLM的实际应用的阶段。

11. 温度

在语言模型采样中，温度是一个控制预测随机性的超参数，通过缩放softmax之前的对数几率来实现。较高的温度产生更随机的输出，而较低的温

度使模型的输出更确定。

12. 频率参数

语言模型中的频率参数根据标记的出现频率调整其可能性。这个参数有助于平衡常见词与罕见词的生成，影响模型在文本生成中的多样性和准确性。

13. 采样

在语言模型的上下文中，采样是通过根据其概率分布随机选择下一个词来生成文本的过程。这种方法允许模型生成多样化且通常更具创造性的文本输出。

14. Top-k采样

Top-k采样是一种技术，其中模型选择下一个词的选项限制在根据模型的预测最可能的k个下一个词中。这种方法减少了文本生成的随机性，同时仍然允许输出中的变化。

15. 通过人类反馈的强化学习（RLHF）

通过人类反馈的强化学习是一种基于人类反馈而不是仅仅是原始数据对模型进行微调的技术。这种方法使模型的输出与人类的价值观和偏好更加一致，显著提高了其实际效果。

16. 解码策略

解码策略决定了语言模型在生成过程中如何选择输出序列。策略包括贪婪解码，其中在每一步选择最可能的下一个词，以及扩展贪婪解码的波束搜索，同时考虑多种可能性。这些策略显著影响输出的连贯性和多样性。

17. 语言模型提示

语言模型提示涉及设计输入（或提示），引导模型生成特定类型的输出。有效的提示可以改善任务的性能，如问答或内容生成，无需进一步培训。

18. Transformer-XL

Transformer-XL扩展了现有的变压器架构，使学习依赖关系超出固定长度而不破坏时间连贯性。这种架构对于处理长文档或序列的任务至关重要。

19. 掩码语言建模（MLM）

掩码语言建模在训练期间掩盖某些输入数据段，提示模型预测被隐藏的词。这种方法是如BERT等模型的基石，使用MLM提高预训练的有效性。

20. 序列到序列模型（Seq2Seq）

Seq2Seq模型旨在将一个领域的序列转换为另一个领域的序列，例如将文本从一种语言翻译为另一种语言或将问题转换为答案。这些模型通常涉及一个编码器和一个解码器。

21. 生成式预训练变压器（GPT）

生成式预训练变压器是由OpenAI设计的一系列语言处理人工智能模型。GPT模型使用无监督学习进行训练，基于其输入生成类似人类的文本。

22. 困惑度

困惑度是衡量概率模型在给定样本上的预测准确性的指标。在语言模型中，降低的困惑度表明对测试数据的预测更加精准，通常与更流畅、更精确的文本生成相关联。

23. 多头注意力

变压器模型中的多头注意力使模型能够同时在不同位置关注不同的表示子空间。这增强了模型动态集中于相关信息的能力。

24. 上下文嵌入

上

下文嵌入是考虑到它们出现的上下文的词的表示。与传统嵌入不同，这些是动态的，基于周围文本的变化，提供更丰富的语义理解。

25. 自回归模型

语言建模中的自回归模型基于序列中先前的词预测后续词。这种方法是像GPT这样的模型的基础，在这些模型中，每个输出词成为下一个输入，促进连贯的长文本生成。