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Datawhale 大模型基础理论 Day1 引言

news 文章来源：https://blog.csdn.net/m0_72806612/article/details/135612229 2025/1/19 3:23:15

开源链接如下：https://github.com/datawhalechina/so-large-lm/blob/main/docs/content/ch01.md

语言模型的概念：即能够赋予每个有意义的词（token）以一定的概率的一个函数的集合。

语言模型可以被用来评估输入的质量，也可以根据prompt生成对应的内容（作画、描述、回答等）

温度，可以控制模型生成中的变异量。

长短期记忆模型通过门控结构，在一定程度上缓解了模型对长序列的信息的处理能力。

Transformer则是大模型的前身。

二者具有里程碑意义。

大语言模型具有参数量以及训练的数据集大的特点，当然数据集大也意味着消耗的算力资源很大，当然国外企业也能以GPU的显卡资源抑制我国AI行业的发展，比如某美丽国和三大显卡公司对其政策的执行。

ok，今天的总结到此结束。

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