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。
大模型专业名词解释手册
本文系统介绍了大语言模型（LLM）的核心概念、训练方法、优化技术、应用模式及伦理问题，涵盖Transformer架构、注意力机制、预训练与微调、提示工程、模型压缩、安全对齐等关键技术术语，全面解析大模型的工作原理与发展挑战，助力深入理解生成式AI的技术脉络与未来方向。
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、位置编码与嵌入层，支持文本分割为Token进行处理。参数量达亿级以上，规模增长带来涌现能力，如复杂推理与跨任务泛化。混合专家模型（MoE）提升效率，推动模型持续扩展。
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，可显著减小大模型体积与计算开销，提升推理效率。这些方法在保持性能的同时，助力大模型在边缘设备部署，推动AI应用轻量化发展。（238字）
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，旨在减小模型规模、降低计算开销，提升部署效率。这些方法在保持性能的同时，助力大模型在边缘设备等资源受限环境中的广泛应用。
大模型训练方法与技术术语解释
预训练、微调、RLHF等技术构成大模型核心训练体系：预训练打基础，微调适配具体任务，RLHF融入人类偏好，思维链提升推理，少/零样本实现快速迁移，指令微调增强指令理解，自监督利用海量无标注数据，温度控制生成风格，蒸馏压缩模型，缩放定律指导高效扩展。
