【大模型】-名词手册-扫盲

写在前面

  本篇文章用来记录在了解学习大模型的过程中遇到的一些名词缩写，好记性不如烂笔头，记录下来，也供大家参考。如有不正确的，欢迎指正。

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名词扫盲

缩写	英文全程	中文	备注
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A2A	Agent to Agent	智能体交互协议
ADK	Agent Development Kit	智能体开发工具
	Agent	智能体	让大模型“代理/模拟”「人」的行为，使用某些“工具/功能”来完成某些“任务”的能力
AGI	artificial general intelligence	通用人工智能，是具备与人类同等智能、或超越人类的人工智能
AI	Artificial Intelligence	人工智能
	AI Hallucinations	AI幻觉
AIGC	Artificial Intelligence Generated Content	人工智能生成内容
AIME	American Invitational Mathematics Examination	美国数学邀请赛
APE	Automatic Prompt Engineering	自动提示工程
	Base Model	基座模型	基座模型是一个通用的语言模型，通常经过大量文本数据的预训练
	Base LLM	基础语言模型
	Basic semantic similarity	基本语义相似度	检索技术
	benchmark	基准测试
BERT	Bidirectional Encoder Representation from Transformers	双向编码器表示	在2018年提出的一种预训练语言表示的方法
BLEU	Bilingual Evaluation Understudy	双语评估替换	BLEU是一种用于评估机器翻译结果质量的指标。它主要侧重于衡量机器翻译输出与参考翻译之间的相似程度，着重于句子的准确性和精确匹配。
BPE	Byte Pair Encoding	基于字节对编码	用于进行tokennization（将输入文本拆分为token）
CBOW	continuous bag of words	连续词袋模型	给定上下文，来预测input word
	Chat Model	聊天模型	聊天模型是在基座模型的基础上，特别针对对话生成进行了优化
	Claude		Anthropic 开发的一系列高性能且智能的AI 模型。强调模型行为的安全性和可控性
CNN	Convolutional Neural Network	卷积神经网络
	codeforces	一个提供在线评测系统的俄罗斯网站
COT	Chain Of Thought	链式思维
CPU	Central Processing Unit	中央处理器	处理器
	dify		是一个开源的LLM 应用开发平台（画布、工作流）
DSL	Domain Specific Language	领域特定语言
DPU	Deep learning Processing Unit	深度学习处理器	处理器
ETL	Extract-Transform-Load	提取、转换和加载
	Few-shot	小样本	少样本提示应至少使用三到五个示例
	Function Calling	函数调用
FFN	Feed-Forward Neural Network	前馈神经网络
	Gemini	Google开发的生成式人工智能聊天机器人
GPU	Graphics Processing Unit	图形处理器	处理器
GPT	Generative Pre-trained Transformer	生成式预训练变换器
GPQA	Grade-Level Problems in Question Answering	专家级推理能力的问答基准
GQA	Grouped-Query Attention	分组查询注意力
GGUF	GPT-Generated Unified Format	Georgi Gerganov定义发布的一种大模型文件格式(预训练结果的二进制格式)
	Including Metadata	使用元数据	检索技术
	Instruction Model	指令模型	指令模型是在基座模型上进行进一步训练，以理解和执行用户的具体指令
	Instruction Tunned	指令微调	通过专门的训练，可以更好地理解并遵循指令
LCEL	LangChain Core Execution Layer	langChain的新实现层
LoRA	Low-Rank Adaptation of Large Language Models	大语言模型的低阶自适应
LLM	Large Language Model	大语言模型
	LLM Aided Retrieval	LLM辅助检索	检索技术
llama	Large Language Model Meta AI	Meta AI公司于2023年2月发布的大型语言模型
MCP	Model Context Protocol	模型上下文协议	由Anthropic 推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。
MLA	Multi-Head Latent Attention	多头潜在注意力	架构
MMLU	Mean Multi-Language Understanding	多语言理解均值
MMR	Maximum marginal relevance	最大边际相关性	检索技术
MoE	Mixture of Experts	混合专家模型	架构
MQA	Multi-Query Attention	多查询注意力
MSE	Microservices Engine	微服务引擎MSE
MTP	Multi-Token Prediction	多Token预测技术
NLP	Natural Language Processing	自然语言处理
NPU	Neural network Processing Unit	神经网络处理器	处理器
	ollama	Ollama是大语言模型便捷的管理和运维工具
	one-hot	独热码	将离散的分类标签转换为二进制向量
	One-shot	单样本
	Prompt	提示词，即给大模型的输入	将大模型返回的输出称为Completion
	Prompt Engineering	提示工程
	Prompt Rejection	提示词注入
	Precision	精确率	又叫查准率，但不等同于准确率，精准率代表对正样本结果中的预测准确程度；而准确率则代表整体的预测准确程度，既包括正样本，也包括负样本
	Pretrain-Finetune	预训练-微调
	Prompt Stuffing	提示词填充
RAG	Retrieval-Augmented Generation	检索增强生成
ReAct	Reasoning and Action		融合了Reasoning和Acting的一种范式，推理过程是浅显易懂，仅仅包含thought-action-observation步骤
	Recall	召回率	实际为正的样本中被预测为正样本的概率
	Retrieval	检索	指根据用户的问题去向量数据库中搜索与问题相关的文档内容
RLHF	Reinforcement Learning from Human Feedback	基于人类反馈对语言模型进行强化学习
RL	Reinforcement Learning	强化学习
ROUGE	Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation	面向召回的要点评估替补	主要关注机器生成的摘要中是否捕捉到了参考摘要的信息
RWKV	Recurrent Weighted Key Value	基于RNN的加权键值
RNN	Recurrent Neural Network	循环神经网络
SA	Self-Attention	自注意力机制
SAE	Serverless App Engine	Serverless 应用引擎
SC	self consistency	自我一致性
SFT	Supervised Fine-Tuning	监督微调
	Skip-Gram	给定input word来预测上下文
	Softmax	归一化指数函数	应用于多分类问题
SSE	Server Sent Events	服务器发送事件	是Cline和MCP Server之间的一种通信方式,仅支持服务器 → 客户端消息
STDIO	Standard Input Output	标准输入/输出	是Cline和MCP Server之间的一种通信方式
SVM	Support Vector Machine	支持向量机
SWE-bench Verified	Software Engineering	对原始 “SWE - bench” 的改进版本，用于评估 AI 模型在软件工程领域性能的基准测试数据集
TAO	Thought（思考）->Action（行动）->观察（Observation）
	temperature	温度系数	用于控制文本生成的随机性和多样性。值越大，多样性越大，值越小，输出约倾向高概率文本
TF-IDF	term frequency–inverse document frequency	支持向量机	一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度
ToT	Tree Of Thoughs	思维树
	Tokenizer	分词器
TPU	Tensor Processing Unit	张量处理器	处理器
	Transformer	变换器	架构
TTS	Text To Speech	文本转语音
	Vertex AI		Vertex AI 是一个机器学习 (ML) 平台，可让您训练和部署机器学习模型和人工智能应用
	vLLM	伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架
WAF	Web Application Firewall	防火墙
	Word2Vec	用于生成词嵌入（word embeddings）的高效方法
	Zero-shot	零样本
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