【人工智能】LLM 大型语言模型发展历史
【人工智能】LLM 大型语言模型发展历史
文章目录
- 【人工智能】LLM 大型语言模型发展历史
- 前言
- 一、发展历史
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- 通过编写一系列的规则
- 尝试使用神经网络模型
- 深度学习: 基于递归神经网络
- GPT.x —— 基于Transformer 模型
- 二、技术原理
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- 编码器和解码器
- 自注意力机制
- 最大似然估计
- 什么是“所有样本的联合概率分布”？
- 三、应用场景
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