大模型开发技术基础

大模型（Large Model）的开发涉及多个技术基础和领域，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、数据工程等方面。以下是一些关键的技术基础：

1. 机器学习和深度学习基础

线性代数：矩阵运算、特征向量和特征值等。
概率与统计：概率分布、贝叶斯定理、假设检验等。
优化算法：梯度下降、随机梯度下降、Adam优化器等。
神经网络：感知器、多层感知器（MLP）、反向传播算法等。
深度学习框架：TensorFlow、PyTorch、Keras等。

2. 自然语言处理（NLP）

文本预处理：分词、词性标注、词干提取、去停用词等。
词向量表示：Word2Vec、GloVe、FastText等。
语言模型：n-gram模型、RNN、LSTM、GRU等。
Transformer架构：Attention机制、BERT、GPT等。
文本生成和理解：机器翻译、文本摘要、问答系统等。

3. 计算机视觉（CV）

图像处理基础：卷积、池化、归一化等。
卷积神经网络（CNN）：LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等。
目标检测和分割：R-CNN、YOLO、Mask R-CNN等。
图像生成：生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等。

4. 数据工程

数据