大语言模型原理基础与前沿 上下文学习和轻量级微调

大语言模型原理基础与前沿：上下文学习与轻量级微调

关键词： 大语言模型、上下文学习、微调、自然语言处理、Transformer、预训练、NLP

摘要： 本文将深入探讨大语言模型的基础原理和前沿技术，包括上下文学习的机制、微调策略以及大语言模型在实际应用中的挑战和机遇。通过逐步分析，本文旨在为读者提供对大语言模型全面的理解，并揭示其在未来发展的潜在趋势。

第一部分：大语言模型基础原理

第1章：大语言模型概述

第1.1节：大语言模型的定义与背景

1.1.1 大语言模型的基本概念

大语言模型（Large Language Model）是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）模型，它能够通过学习大量的文本数据，捕捉语言中的统计规律和语义信息。大语言模型的核心目标是对输入文本序列进行建模，从而生成相关的输出序列。

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