深度学习机大模型领域相关术语及解释
本博客系统梳理了深度学习与大语言模型（LLM）领域的核心概念与技术，共分为九大板块。文章首先介绍了以Transformer为核心的基础模型架构及其关键组件（如自注意力机制、位置编码），并对比了RNN、CNN等传统网络。随后详细阐述了模型的训练方法（如预训练、微调、RLHF）、优化压缩技术（如知识蒸馏
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