[Inteligência Artificial] A essência dos grandes modelos: mapeamento altamente compactado de todo o conhecimento humano em espaço de dimensão ultra-alta
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- [Inteligência Artificial] A essência dos grandes modelos: mapeamento altamente compactado de todo o conhecimento humano em espaço de dimensão ultra-alta
- Capítulo 1 Introdução
- Capítulo 2 Definição de Modelo Grande
- Capítulo 3 A Natureza dos Grandes Modelos
- Capítulo 4 Vantagens de Modelos Grandes
- Capítulo 5 Desafios de Grandes Modelos
- Capítulo 6 Aplicação de modelos grandes
- Capítulo 7 Tecnologia de treinamento de modelos grandes
- Capítulo 8 Critérios de avaliação para modelos grandes
- Capítulo 9 Tendências Futuras de Desenvolvimento de Grandes Modelos
- Resumo do Capítulo 10
Capítulo 1 Introdução
Nos campos da ciência da computação e da inteligência artificial, os grandes modelos tornaram-se um dos temas quentes da pesquisa atual. Modelos grandes geralmente se referem a modelos de redes neurais profundas com centenas de milhões de parâmetros. Nos últimos anos, o surgimento de modelos gigantescos de processamento de linguagem natural, como o GPT-3, atraiu ampla atenção e discussão. Este artigo apresentará em detalhes a natureza e a aplicação de grandes modelos, tanto do ponto de vista teórico quanto prático.
Capítulo 2 Definição de Modelo Grande
Modelos grandes referem-se a modelos de redes neurais profundas com mais de 10 milhões de parâmetros. Atualmente, grandes modelos são usados principalmente em áreas como processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagens e sistemas de recomendação. Modelos grandes geralmente usam estruturas e algoritmos muito complexos para extrair os recursos mais eficazes de grandes quantidades de dados.
Capítulo 3 A Natureza dos Grandes Modelos
A essência do grande modelo é armazenar todo o conhecimento humano em um espaço de dimensão ultraelevada.