JackYang - 博客园

2024年12月27日

摘要：一、技术背景与特点 1. 模型架构与参数规模 GPT-4是继GPT-3之后OpenAI在深度学习领域的又一重要进展，它代表了预训练语言模型的一个新高度。与前代相比，GPT-4采用了更为复杂的神经网络架构，拥有更大的参数量。虽然具体的参数数量尚未公开，但可以推测其参数量非常庞大，这不仅提升了模型的语言阅读全文

posted @ 2024-12-27 10:42 JackYang 阅读(334) 评论(0) 推荐(0)

2024年12月26日

Prototypical Networks(原型网络）

摘要： Prototypical Networks，即原型网络，是一种在元学习和少样本学习领域中常见的深度学习模型。以下是关于原型网络的详细介绍：一、核心概念原型网络通过计算类原型与新样本之间的距离来进行分类，这种分类方式非常适合快速学习新类别的任务。在原型网络中，每个类别由支持集中该类样本的中心点（均阅读全文

posted @ 2024-12-26 18:43 JackYang 阅读(1587) 评论(0) 推荐(0)

Zero-Shot Learning（零样本学习）

摘要： Zero-Shot Learning（零样本学习）是一种机器学习范式，它允许模型在没有任何特定任务的标注数据的情况下，通过利用已有的知识来推断和完成新任务。这种能力对于处理罕见类别或快速适应新环境非常重要，因为在这些情况下获取大量标注数据可能是不切实际的。以下是关于Zero-Shot Learnin 阅读全文

posted @ 2024-12-26 10:14 JackYang 阅读(865) 评论(0) 推荐(0)

Few-Shot Learning（少样本学习）

摘要： Few-Shot Learning（少样本学习）是一种机器学习范式，旨在使模型能够在只有少量标注数据的情况下快速适应新任务或识别新的类别。这种能力对于许多实际应用场景非常重要，因为在这些场景中获取大量标注数据可能是昂贵、耗时甚至是不可能的。以下是关于Few-Shot Learning的详细解析： 1 阅读全文

posted @ 2024-12-26 09:59 JackYang 阅读(1759) 评论(0) 推荐(0)

2024年12月25日

人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）

摘要：定义 RLHF是一种机器学习技术，它使智能体能够通过与环境的交互和接收来自人类提供的反馈来学习。在RLHF中，人类可以提供偏好、评价或直接指导以影响智能体的学习过程，帮助其理解哪些行为是期望的，哪些是不期望的。这种方法特别适用于那些难以定义精确奖励函数的任务，或者需要考虑人类主观偏好的任务。起源阅读全文

posted @ 2024-12-25 18:41 JackYang 阅读(431) 评论(0) 推荐(0)

2024年12月24日

详解Generative Pre-trained Transformer（简称GPT）

摘要： Generative Pre-trained Transformer（简称GPT）是一种基于人工智能技术的自然语言处理模型，它通过大规模语料库的预训练，学习语言的统计规律，并能够生成连贯、自然的文本。以下是对GPT的详细解析：一、基本原理 GPT的核心架构是Transformer的解码器部分，它利阅读全文

posted @ 2024-12-24 14:03 JackYang 阅读(1360) 评论(0) 推荐(0)

Transformer的解码器

摘要： Transformer的解码器是Transformer架构中的重要组成部分，它主要负责根据编码器的输出和已生成的输出序列来逐步预测并生成下一个输出元素。以下是对Transformer解码器的详细解析：一、解码器架构 Transformer的解码器主要由多层相同的解码器层堆叠而成，每层包含三个主要子阅读全文

posted @ 2024-12-24 14:02 JackYang 阅读(439) 评论(0) 推荐(0)

自注意力层（Self-Attention Layer）

摘要：自注意力层（Self-Attention Layer）是Transformer架构中的一个核心组件，它使得模型能够捕捉到输入序列中不同位置之间的依赖关系，而无需依赖于传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）的结构。以下是对自注意力层的详细解析：一、基本原理自注意力机制的核心思想是计算阅读全文

posted @ 2024-12-24 14:00 JackYang 阅读(351) 评论(0) 推荐(0)

编码器-解码器注意力层（Encoder-Decoder Attention Layer）

摘要：编码器-解码器注意力层（Encoder-Decoder Attention Layer）是Transformer架构中的一个重要组成部分，它连接了编码器和解码器，使得解码器在生成每个输出时能够参考编码器的输出，从而捕捉到输入序列中的相关信息。以下是对编码器-解码器注意力层的详细解析：一、作用与原理阅读全文

posted @ 2024-12-24 13:59 JackYang 阅读(609) 评论(0) 推荐(0)

前馈神经网络层和全连接神经网络层有什么区别

摘要：前馈神经网络层（Feed-Forward Neural Network Layer）和全连接神经网络层（Fully Connected Neural Network Layer，FCNN Layer）在神经网络领域中虽然有一定的相似性，但也存在一些关键的区别。以下是对这两者的详细比较：一、基本结构阅读全文

posted @ 2024-12-24 13:58 JackYang 阅读(629) 评论(0) 推荐(0)