大模型优化与压缩术语解释
模型压缩技术如知识蒸馏、量化、剪枝、稀疏化、低秩分解与权重共享，可显著减小大模型体积与计算开销。这些方法在保持性能的同时，提升部署效率，推动大模型在边缘设备上的广泛应用。
大模型基础概念术语解释
大语言模型（LLM）基于Transformer架构，通过海量文本训练，实现强大语言理解与生成。其核心包括注意力机制、位置编码、嵌入层等，支持万亿级参数与涌现能力，能完成翻译、问答等多任务，展现卓越泛化与推理能力。
大模型优化与压缩术语解释
模型压缩技术（如知识蒸馏、量化、剪枝、稀疏化、低秩分解和权重共享）通过减小模型规模、降低计算与存储开销，实现高效部署。这些方法在保持性能的同时，推动大模型在边缘设备上的广泛应用，是实现轻量化AI的关键路径。（238字）
大模型基础概念术语解释
大语言模型（LLM）基于Transformer架构，通过海量文本训练，具备强大语言理解与生成能力。其核心组件包括注意力机制、位置编码、嵌入层等，支持万亿级参数规模，展现出涌现与泛化特性。Token为基本处理单元，MoE架构提升效率。模型能力随规模扩大显著跃升，推动AI语言处理发展。
大模型伦理与公平性术语解释
大语言模型中的偏见、公平性、可解释性、安全对齐、人类对齐与隐私保护是AI伦理核心议题。偏见源于训练数据，需通过去偏技术缓解；公平性要求无歧视输出；可解释性提升模型透明度与信任；安全对齐防止有害内容；人类对齐确保价值观一致；隐私保护防范数据泄露。六者共同构成负责任AI的发展基石，需技术与伦理协同推进。（238字）
全球主流开源向量数据库
开源向量数据库凭借高效索引、相似性搜索、可扩展性及与机器学习框架的深度集成，正成为AI应用的核心基础设施。其活跃社区持续推动生态发展，广泛支持推荐系统、实时分析等场景，助力高维数据高效管理与智能应用落地。
大模型训练方法与技术术语解释
预训练奠定语言基础，微调适配特定任务，RLHF融入人类偏好，思维链提升推理能力。少样本与零样本实现快速迁移，指令微调增强指令理解。自监督学习利用海量无标注数据，温度控制生成随机性，蒸馏压缩模型规模，缩放定律指导模型扩展，共同推动大模型发展。
第二章 基础算法
本文系统介绍了加密算法、排序算法及字符串处理等核心技术。涵盖对称与非对称加密、哈希摘要、常见排序算法原理与优化，以及字符串匹配和回溯算法应用，内容详实，适合技术学习与面试准备。
融合共生的智能时代引擎
本文系统解析大数据与机器学习的融合价值，阐述二者“数据喂养模型、模型激活数据”的协同关系，涵盖技术流程、典型应用场景及发展挑战，并展望轻量化模型、可信AI、行业定制化与AutoML等未来趋势，揭示智能时代的核心驱动力。
