大模型中的常用名词介绍四：【推理与应用】【建议收藏】

本文总结了大模型领域有关【推理与应用】部分的名词，并解释其含义。跳出浩如烟海的大模型知识圈层，从概念上理清大模型的基础脉络！

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1	模型架构与基础概念	介绍了【模型架构与基础概念】相关的常见名词及含义	大模型中的常用名词介绍一：【模型架构与基础概念】【建议收藏】-优快云博客
2	训练方法与技术	介绍了【训练方法与技术】相关的常见名词及含义	大模型中的常用名词介绍二：【训练方法与技术】【建议收藏】-优快云博客
3	模型优化与压缩	介绍了【模型优化与压缩】相关的常见名词及含义	大模型中的常用名词介绍三：【模型优化与压缩】【建议收藏】-优快云博客
4	推理与应用	介绍了【推理与应用】相关的常见名词及含义	大模型中的常用名词介绍四：【推理与应用】【建议收藏】-优快云博客
5	计算与性能优化	介绍了【计算与性能优化】相关的常见名词及含义	大模型中的常用名词介绍五：【计算与性能优化】【建议收藏】-优快云博客
6	数据与标签	介绍了【数据与标签】相关的常见名词及含义	大模型中的常用名词介绍六：【数据与标签】【建议收藏】-优快云博客
7	模型评估与调试	介绍了【模型评估与调试】相关的常见名词及含义	大模型中的常用名词介绍七：【模型评估与调试】【建议收藏】-优快云博客
8	特征与数据处理、伦理与公平性等	介绍了【特征与数据处理、伦理与公平性等】相关的常见名词及含义	大模型中的常用名词介绍八：【特征与数据处理、伦理与公平性等】【建议收藏】-优快云博客

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推理（Inference）：模型在训练完成后，利用学到的知识根据输入数据预测输出结果，用于解决实际问题或做出决策。

模型融合（Model Ensembling）：将多个模型的预测结果组合起来以提高总体性能，通过结合不同模型的优势来提升预测准确性。

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）：结合深度学习和强化学习的方法，使代理能够在复杂环境中通过试错学习最优策略，广泛应用于游戏、机器人控制等领域。

多模态学习（Multimodal Learning）：训练能够处理多种输入形式（如文本、图像、语音等）的模型，使得模型能够理解和处理来自不同信息源的数据。

迁移学习（Transfer Learning）：一种技术，通过将在一个领域或任务上学到的知识应用到另一个领域或任务上，以改进学习效率和效果。这种方法特别适用于目标领域数据稀缺的情况，通过利用源领域的丰富知识来加速学习过程并提高模型性能

提示词（Prompt）：在生成式模型中，用于引导模型生成特定内容的输入文本。精心设计的提示词可以显著影响模型输出的质量，适用于文本生成、问答系统等多种任务。

上下文窗口（Context Window）：模型在处理输入数据时能够“看到”的上下文范围，对于捕捉序列数据中的依赖关系至关重要。

在线学习（Online Learning）：模型能够实时更新其参数以适应不断变化的数据环境，特别适用于数据流持续到达的应用场景，如推荐系统和金融市场分析。