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网站免费空间购买,做网站一条龙,网站设计流程大致分为几个阶段,设计工作室与网站建设工作室文章主要介绍了AI大模型相关的专业术语和概念#xff0c;包括序列化/反序列化、解析/解析器、数据块(chunk)、词元(Token)、向量、嵌入(Embedding)、检索增强生成(RAG)、提示词、温度、TOP P采样、大型语言模型(LLM)、预训练和微调等。这些是理解和学习AI大模型的基础知识包括序列化/反序列化、解析/解析器、数据块(chunk)、词元(Token)、向量、嵌入(Embedding)、检索增强生成(RAG)、提示词、温度、TOP P采样、大型语言模型(LLM)、预训练和微调等。这些是理解和学习AI大模型的基础知识帮助初学者理解行业术语避免被专业术语吓退为深入学习大模型奠定基础。最近一直在学习AI相关的课程课程前前后后说了很多专业名词有时候光听到名词觉得特别高大上但是听了老师的讲解后也会立马明白。想到可能有些也人跟以前的自己一样被这些“行业黑话”给吓退。于是尝试着整理一下分享给更多的人避免大家被黑话挡在学习的门外。以下只是一部分后续在学习过程中会持续更新。1、序列化Serialization是指将数据结构或对象状态转换为可以存储例如保存到文件、内存缓冲区或传输例如通过网络发送的格式的过程。2、反序列化Deserialization将序列化的数据还原为原始的数据结构或对象。3、解析Parsing将一段输入通常是字符串或字节流按照某种规则分解并理解其结构和含义的过程简单来说解析就是理解结构提取信息。比如输入2025-11-19解析为年2025月11日194、解析器Parser用于分析输入的文本或数据流并根据特定的语法规则将其转换为结构化的表示形式。5、块(chunk)将数据、任务或资源划分为较小的、可管理的部分。这种“分块”策略广泛应用于内存管理、文件处理、网络传输、大模型推理等多个领域。6、词元(Token)Token 是文本经过分词器Tokenizer处理后得到的最小语义或子词单元它不等于单词也不等于字符而是一种介于两者之间的表示方式是模型理解、处理、生成文本的基本单位。7、向量Vector是表示数据如词、句子、图像等的核心数学工具。它的本质是一个有序的数值数组能够将抽象对象转化为机器可计算的形式。在AI中的意义向量是对现实世界对象如“猫”、“快乐”、“一篇新闻”的数值化编码使得计算机能通过计算如距离、相似度来“理解”语义。8、嵌入Embedding是一种将复杂、高维的数据如词语、图片、声音转换为低维、连续的数值向量即一系列数字的技术。简单理解就是一个数据翻译过程将数据转化成计算机可以理解的数字。核心思想计算向量与向量之间相似度用于实际业务场景比如搜索、推荐、图像识别、大语言模型等。举例将您的查询和所有网页都转换为向量。然后搜索引擎会找到与您的查询向量最相似的网页向量。9、检索增强生成RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成 是一种结合信息检索与大语言模型LLM生成能力的架构用于解决大模型的以下核心问题知识过时训练数据截止于某时间点、幻觉Hallucination编造事实、无法访问私有/专有数据如公司文档、内部知识库。通常大家会把它理解成一个外挂知识库。常见应用场景企业知识库问答、法律/医疗咨询等。10、提示词Prompt是指用户输入给大语言模型如ChatGPT的指令、问题或一段文字旨在引导模型生成符合期望的回复。再细分一点会分为系统提示词和用户提示词这两种提示词是在与大型语言模型特别是基于对话的模型如 ChatGPT交互时的两个关键概念它们共同决定了模型的最终输出。系统提示词用于定义模型的角色、行为方式、回复风格和边界限制。用户提示词用户在对话过程中直接输入给模型的每一条消息或问题用于表达用户当前意图触发模型响应。11、温度Temperature用于控制LLM生成文本的多样性。在模型计算出下一个Token所有可能的概率分布后Temperature会调整这个分布的“平滑度”。高Temperature:会让低概率的Token更容易被选中使生成结果更具创造性可能出现不连贯的词语。低Temperature:会让高概率的Token权重更大使生成结果更稳定、更符合训练数据但会更保守。12、TOP PTOP P核采样设定一个概率阈值P然后从高到低累加所有Token的概率直到总和超过P为止。模型只会在这个累加出来的“核心”词汇表中选择下一个Token。高Top P候选词汇表较大结果更多样。低Top P:候选词汇表非常小结果更具确定性。举例说明假设模型要完成句子“今天天气真…”模型预测的下一个词可能是好(60%)、不错(30%)、糟(9%)、可乐(0.01%)。高Temperature会提升所有词的概率使得“可乐”这个不相关的词也有机会被选中。Top P (设为0.9)会选择概率总和达到90%的词。这里好(60%) 不错(30%) 90%所以模型只会从“好”和“不错”中选择直接排除了“可乐”这种离谱的选项。13、LLM大型语言模型是基于海量文本数据训练的深度学习模型属于生成式AI的一种。它能理解和生成类人类的自然语言常见模型如GPT系列、DeepSeek, Qwen等。14、预训练Pre-training预训练Pre-training 和 微调Fine-tuning 是两个核心阶段共同构成“先通用、后专用”的模型训练范式。预训练是指模型在大量数据上进行训练学习通用的语言表示和世界知识。15、微调Fine-tuning微调是指在预训练模型的基础上使用特定任务的数据集对模型进行进一步的训练使其适应特定任务。如何学习AI大模型 “最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】CSDN粉丝独家福利这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】读者福利CSDN大礼包《最新AI大模型学习资源包》免费分享 安全链接放心点击对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。1.大模型入门学习思维导图要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。对于从来没有接触过AI大模型的同学我们帮你准备了详细的学习成长路线图学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线大家跟着这个大的方向学习准没问题。全套教程文末领取哈2.AGI大模型配套视频很多朋友都不喜欢晦涩的文字我也为大家准备了视频教程每个章节都是当前板块的精华浓缩。3.大模型实际应用报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。全套教程文末领取哈4.大模型实战项目项目源码光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战项目来学习。全套教程文末领取哈5.大模型经典学习电子书随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。全套教程文末领取哈6.大模型面试题答案截至目前大模型已经超过200个在大模型纵横的时代不仅大模型技术越来越卷就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道我总结了大模型常考的面试题。全套教程文末领取哈为什么分享这些资料?只要你是真心想学AI大模型我这份资料就可以无偿分享给你学习我国在这方面的相关人才比较紧缺大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来我也真心希望帮助大家学好这门技术如果日后有什么学习上的问题欢迎找我交流有技术上面的问题我是很愿意去帮助大家的这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。CSDN粉丝独家福利这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】读者福利CSDN大礼包《最新AI大模型学习资源包》免费分享 安全链接放心点击