大语言模型原理基础与前沿 模型架构

《大语言模型原理基础与前沿 模型架构》

关键词

• 大语言模型
• 模型架构
• 预训练
• 微调
• 词嵌入
• 注意力机制
• 编码器-解码器
• 数学基础
• 应用场景
• 优化与加速

摘要

本文将系统地介绍大语言模型的原理和前沿，重点讨论其模型架构。首先，我们将回顾大语言模型的发展历程，理解其重要性。接着，我们将深入探讨大语言模型的基本架构，包括神经网络基础、词嵌入技术以及编码器-解码器架构。随后，我们将介绍大语言模型的数学基础，包括向量空间与线性代数基础、概率论基础，以及贝叶斯定理。接着，我们将详细解析大语言模型的主要算法，如预训练与微调、自然语言处理算法等。在应用场景部分，我们将探讨大语言模型在文本生成和问答系统等领域的应用。最后，我们将讨论大语言模型的优化与加速方法，包括并行计算与分布式训练、混合精度训练等。通过本文的阅读，读者将对大语言模型有全面深入的理解，并能掌握其核心原理和应用。

目录大纲

第一部分：大语言模型概述与基础

第1章：大语言模型的概念与背景

1.1 大语言模型的发展历程

1.2 大语言模型的重要性

1.3 大语言模型的基本概念

第2章：大语言模型的基本架构

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