大模型常见的概念

最新推荐文章于 2025-05-28 23:39:14 发布

DHclly

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文章标签：语言模型

本文链接：https://blog.csdn.net/DHclly/article/details/139946502

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LLM

LLM 即大型语言模型（Large Language Model），是一类基于深度学习的自然语言处理模型。

特点：

大规模参数：拥有数十亿甚至数千亿的参数，这使得它们能够学习到丰富的语言知识和模式。
广泛的知识覆盖：通过在海量的文本上进行训练，对各种领域和主题都有一定的理解和掌握。
生成能力：能够生成连贯、有逻辑且符合语法的自然语言文本。
多语言支持：可以处理和生成多种不同语言的文本。

工作原理：
通过神经网络对大量的文本数据进行学习，模型学习到语言的语法、语义、语用等知识，并建立起对语言的理解和生成能力。

应用场景：

自然语言生成：如写作故事、诗歌、新闻文章等。
问答系统：回答各种问题，提供准确和有用的信息。
智能客服：为用户提供快速和准确的回答和解决方案。
语言翻译：辅助进行文本的翻译工作。

优势：

提高效率：能够快速生成大量高质量的文本。
提供创意和灵感：帮助创作者开拓思路。

挑战：

伦理问题：如生成虚假信息、歧视性言论等。
计算资源需求高：训练和运行需要大量的计算能力和存储空间。

总之，LLM 为自然语言处理领域带来了重大突破，但也需要谨慎使用和不断改进，以充分发挥其优势并避免潜在的问题。

embedding models

Embedding models（嵌入模型）是一类机器学习模型，其主要功能是将高维、离散的输入数据（如词汇、类别标签、节点或实体）映射到低维、连续的向量空间中。这些向量通常具有丰富的语义信息，并能够捕捉原始数据之间的潜在关系和相似度。以下是关于 embedding models 的详细介绍：

目的与应用场景：
- 降维与表征学习：将原始数据映射到低维向量，保留关键特征和结构信息。
- 自然语言处理：用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
- 推荐系统：捕获用户兴趣和物品属性的相似性，用于个性化推荐。
- 知识图谱：将知识图谱中的节点和边表示为向量，用于链接预测、实体对齐、推理等。
- 计算机视觉：提取图像的紧凑表示，用于图像检索、相似性比较、分类等任务。
学习方法：
- 无监督学习：通过最大化词语上下文的预测准确性或捕获全局共现信息来学习词嵌入。
- 有监督学习：在特定任务上训练的深度学习模型，其词嵌入层可在下游任务中微调。
- 自监督学习：利用数据增强和对比学习策略在无标签数据上学习高质量的图像或文本嵌入。
模型架构与训练：
- 神经网络架构：基于简单的前馈神经网络、复杂深度神经网络或专门设计的图神经网络。
- 损失函数：根据学习目标，使用负采样损失、最大似然估计、三元组损失、对比学习损失等。
- 训练数据：可以是纯文本语料库、用户-物品交互记录、知识图谱数据、图像数据集等。
应用与使用：
- 直接使用预训练模型：使用已训练好的针对通用任务的 embedding 模型。
- 微调或适应特定领域：在特定领域数据上对预训练模型进行微调，或使用迁移学习策略调整现有模型。
- 嵌入向量操作：在下游任务中，对嵌入向量进行加法、减法、点积、余弦相似度计算等操作。

总之，embedding models 通过将复杂、离散的数据转化为低维、连续的向量表示，有效地捕捉数据间的语义关系，提升模型性能和泛化能力。这些模型在自然语言处理、推荐系统、知识图谱推理、计算机视觉等领域均有广泛应用。

text-embedding models

Text embedding（文本嵌入）是自然语言处理中的一项核心技术，它可以将文本（如单词、短语、句子或段落）转换为固定大小的实数向量。这些向量能够捕获文本中的语义信息，使得语义上相似的文本在嵌入空间中具有相似的向量表示。

以下是关于 text-embedding 的一些特点和应用场景：

语义相似性：在嵌入空间中，语义相似的单词或文本通常具有相近的向量表示。
上下文敏感性：某些嵌入方法可以生成上下文相关的嵌入，即同一个单词在不同的上下文中可能有不同的嵌入表示。
维度：嵌入向量的维度是一个超参数，可以根据任务和数据集进行调整。
应用场景：
- 文本分类：使用嵌入向量作为文本表示，输入到分类模型中进行训练。
- 信息检索：通过计算嵌入向量之间的相似度来检索相关的文本。
- 问答系统：将问题和答案转换为嵌入向量，然后计算它们之间的相似度来找到最佳答案。
- 语义相似度计算：直接计算两个文本嵌入向量之间的相似度（如余弦相似度）来评估它们的语义相似性。