人工智能术语表

神经网络简介

神经网络是一种模仿人脑结构的计算模型，由多层互联节点（神经元）构成。这些网络擅长学习识别模式，并能基于输入数据进行预测。最初，神经网络是一种架构设计，但通过训练，它可以转化为一个经过训练的模型，用于实际应用。

神经元的作用

在人工神经网络中，神经元是基本的计算单元。这些节点接收输入信号，进行处理，并将结果传递给其他神经元。尽管人工神经元的结构相对简单，但它们能够模仿生物神经元的功能，识别模式、学习经验，并在机器学习中做出预测或决策。

参数的重要性

在机器学习，尤其是神经网络中，参数是从训练数据中学习得到的变量。这些参数对于模型的准确性以及其泛化能力至关重要，即模型能够将训练数据中学到的知识应用到新的、未见过的数据上。

权重和偏差

权重和偏差是神经网络中的基本参数，它们在训练过程中被学习并调整。

• 权重：在神经网络中，权重类似于调节音量的旋钮，它们控制输入数据的重要性。当数据流经网络时，每个数据部分都会乘以其权重，帮助网络决定哪些输入部分更为重要。
• 偏差：偏差则像微调，它们允许模型调整决策边界，使预测更加准确。本质上，偏差通过添加一个常数值来调整输入。

Transformer架构

Transformer是一种神经网络架构，特别擅长处理自然语言处理（NLP）任务。它能够处理序列数据，并捕捉序列中元素之间的长距离依赖关系，这使得它非常适合NLP应用，如GPT和T5模型。

语言模型的发展

大型语言模型（LLM）

这些模型使用Transformer架构构建，代表了NLP领域的重大进步。它们在大量文本数据上进行训练，学习语言的细微差别，能够执行多种语言相关任务，如文本翻译、文档总结、回答问题和生成连贯文本。

小型语言模型（SLM）

与LLM相比，SLM参数较少，更高效，适合资源有限的环境。通过专业训练程序，如Spectrum支持的预训练和模型合并，SLM能够与LLM竞争，适用于各种规模的公司。

开源与闭源语言模型

• 开源语言模型：这些模型的源代码可供任何人在特定许可下免费使用、修改和分发，已在庞大的数据集上进行训练。
• 闭源语言模型：这些模型的源代码保密，通常在专有软件框架内运行，限制了可重复性和定制性。

模型开发流程

模型开发包括定义问题、数据收集与预处理、模型选择、训练、性能评估和部署等阶段。

模型训练与再训练

模型训练是模型从数据集中学习并调整参数的过程。模型再训练则是使用新数据更新已有模型，以适应数据的变化。

模型部署

AI模型部署是将训练和验证后的模型引入实时运行环境，使其能够处理真实世界的数据，并集成到业务运营或用户应用程序中。

迁移学习与预训练

迁移学习利用预训练模型的知识来加速新任务的学习过程。预训练模型在大型数据集上进行训练，以学习基本模式和表示，为特定任务的微调提供基础。

持续预训练

持续预训练是在初始预训练后，继续对模型进行新数据训练，以适应数据的发展，提高模型的性能和相关性。

Spectrum训练技术

Spectrum是一种创新的训练技术，通过根据信噪比（SNR）选择性地训练特定层来优化LLM的训练过程。它识别并优先训练对性能改进贡献最大的层，而保持低SNR层冻结，从而提高训练效率。

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