摘要:
二、核心架构:Transformer 1. 自注意力Self-Attention:抓取句子前后关联,看懂指代、逻辑; 2. Encoder:理解输入(BERT类只用编码器,侧重理解); 3. Decoder:生成文本(GPT类只用解码器,侧重续写); 4. 位置编码:让模型识别字词先后顺 阅读全文
posted @ 2026-06-03 11:28
111阳
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摘要:
LLM(大语言模型):基于Transformer架构、海量文本预训练,靠上下文理解+概率生成文字的巨型神经网络,代表:GPT、LLaMA、文心一言、豆包。 核心:预测下一个字。 阅读全文
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111阳
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