摘要：
提示工程在代码生成中的作用 提示工程的核心作用是帮助语言模型更好地理解任务需求，并生成符合预期的代码。通过清晰、准确的提示，开发者可以引导模型生成高质量的代码，同时避免因模糊或不准确的指令导致的错误输出。例如，在生成一个简单的二分查找算法时，如果提示设计得不够明确，模型可能会生成错误的逻辑或不符合要 阅读全文
posted @ 2025-03-08 21:45
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一、训练框架 1. PyTorch PyTorch 是一个动态图优先的深度学习框架，适合快速开发和调试。它提供了灵活的张量操作和自动求导功能，广泛应用于学术研究和工业级应用。 核心功能： 动态计算图 自动求导 分布式训练 混合精度训练 代码示例： import torch import torch. 阅读全文
posted @ 2025-03-08 21:27
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一、Transformer架构训练过程 （一）数据选择与预处理 数据是Transformer模型训练的核心，其质量、规模和多样性直接决定了模型的性能。在自然语言处理（NLP）任务中，数据的选择和预处理尤为关键。 数据来源 大规模语料库：Transformer模型通常需要海量的文本数据来学习语言的复杂 阅读全文
posted @ 2025-03-08 21:05
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摘要：
1. Transformer架构的背景与动机 在深度学习领域，尤其是自然语言处理（NLP）任务中，序列建模一直是核心问题。传统的循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）在处理序列数据时表现出色，但随着研究的深入，这些模型的局限性逐渐显现： 难以并行化计算 RNN及其变体需要按顺序处理序列 阅读全文
posted @ 2025-03-08 20:30
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摘要：
1. GPT-1（2018年）：预训练模型的奠基之作 （1）背景与动机 在GPT-1出现之前，自然语言处理（NLP）领域主要依赖于监督学习，即针对每个具体任务收集大量标注数据进行训练。这种方法不仅成本高昂，而且难以泛化到新任务。此外，传统的NLP模型（如循环神经网络RNN及其变体LSTM和GRU）在 阅读全文
posted @ 2025-03-08 20:09
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摘要：
大模型的定义 大模型，即大规模机器学习模型，是人工智能领域中一种极具影响力的技术架构。其核心特征是参数规模庞大和计算结构复杂，这使得大模型能够处理和学习海量数据中的复杂模式与关系。大模型通常基于深度学习技术构建，尤其是以Transformer架构为代表的神经网络技术，为模型赋予了强大的学习和表达能力 阅读全文
posted @ 2025-03-08 20:01
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摘要：
一、人工智能的发展历程 （一）萌芽期（1950s - 1980s） 1956年：人工智能的诞生 人工智能（AI）的概念在1956年的达特茅斯会议上被正式提出。那是一个充满梦想和探索的时代，一群年轻的科学家，包括约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·明斯基（Marvin Minsky）和克 阅读全文
posted @ 2025-03-08 19:53
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