大模型关键技术
2025-04-10 09:45:44 0 举报AI智能生成
大模型关键技术
作者其他创作
大纲/内容
大模型概述
定义与特点
基于深度学习技术
大规模数据处理能力
复杂模式识别能力
泛化能力强
高效计算与优化
分布式训练与推理
应用场景
自然语言处理
智能客服
机器翻译
文本生成
计算机视觉
图像识别
物体检测
视频分析
智能推荐系统
个性化推荐
内容过滤
用户行为分析
发展趋势
模型轻量化
参数压缩
知识蒸馏
多模态融合
文本-图像融合
语音-文本融合
跨模态检索
可解释性增强
模型可视化
特征重要性评估
因果推理
关键技术
模型架构
Transformer模型
自注意力机制
多头注意力
位置编码
BERT模型
双向编码
预训练任务
GPT系列
生成式预训练
上下文理解
训练与优化
数据预处理
数据清洗
数据增强
标签生成
损失函数设计
交叉熵损失
对比学习损失
序列生成损失
优化算法
Adam优化器
SGD及其变种
学习率调整策略
评估与测试
准确率与召回率
F1分数
AUC-ROC曲线
模型鲁棒性
对抗性攻击测试
噪声数据测试
分布偏移测试
应用案例
智能对话系统
聊天机器人
情感对话
知识问答
语音助手
智能家居控制
车载语音交互
智能推荐平台
电商平台推荐
个性化商品推荐
关联商品推荐
社交媒体推荐
内容推荐
好友推荐
图像识别应用
安防监控
人脸识别
异常行为检测
医疗影像分析
病灶检测
辅助诊断
自动驾驶
车辆识别
道路识别
挑战与解决方案
计算资源需求
高性能计算集群
GPU/TPU加速
分布式计算框架
模型压缩与加速
剪枝与量化
低秩分解
数据隐私与安全
差分隐私保护
联邦学习
数据脱敏
模型安全审计
对抗性样本检测
模型后门检测
伦理与法律问题
算法偏见与公平性
多样性评估
公平性约束
数据使用与所有权
数据授权与许可
数据共享与隐私保护
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