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AI-大模型发展全景与关键技术

发表于2025-06-03|更新于2025-06-04|AI
|阅读量:
文章作者: 糊涂-悩姜
文章链接: https://jwgod.com/posts/2638896117.html
版权声明: 本博客所有文章除特别声明外，均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明来自 悩姜！
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天命无怨色，人生有素风。
目录
  1. 1. 一、Transformer架构的诞生与应用
    1. 1.1. 注意力模型(Attention Model):捕捉长距离依赖
    2. 1.2. 自注意力机制(Self-Attention):语义理解的钥匙
    3. 1.3. 多头注意力(Multi-Head Attention):并行计算不同子空间的特征
    4. 1.4. 位置编码(Positional Encoding):引入序列位置信息
  2. 2. 二、大模型技术突破与前沿趋势
    1. 2.1. 大模型的定义与特点
    2. 2.2. 传统模型与大模型的差异
    3. 2.3. 稀疏注意力(Sparse Attention):降低计算复杂度
    4. 2.4. 混合专家模型(MoE):动态路由机制
    5. 2.5. 模型压缩与加速:量化、知识蒸馏
      1. 2.5.1. 模型压缩:量化
      2. 2.5.2. 模型压缩:知识蒸馏(Knowledge Distillation)
    6. 2.6. 总结: 大模型的前沿趋势
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