大模型的特点、重要概念及工作方式详解
大模型是具有大量参数和复杂结构的深度学习模型，通过处理大量数据实现高效任务解决。其特点包括参数规模庞大、深层网络结构、预训练与微调、多任务学习和自适应能力。重要概念有注意力机制、Transformer架构、迁移学习和分布式训练。大模型的工作方式包括输入处理、特征提取、预测与损失计算、反向传播与优化，以及评估与微调。这些特性使其在自然语言处理、计算机视觉等领域取得显著进展。
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