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。
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，导致性别、种族等歧视；公平性追求无差别对待，需技术与社会协同；可解释性提升模型透明度，增强信任；安全对齐防止有害输出；人类对齐确保价值观一致；隐私保护防范数据泄露。这些维度共同构成负责任AI的发展基石，需多学科协作持续优化，以实现安全、公正、可信的AI系统。
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。其核心为自注意力机制，结合Token化、位置编码与嵌入层，支持万亿级参数规模。参数增长带来涌现能力，如复杂推理与泛化性能。混合专家模型（MoE）提升效率，推动模型持续扩展。
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。参数量达十亿乃至万亿级，展现涌现与泛化能力，能完成多任务推理。混合专家模型（MoE）提升效率与扩展性，推动大模型持续发展。（237字）
大模型伦理与公平性术语解释
简介：大语言模型中的偏见源于训练数据，可能导致性别、种族等歧视，影响公平性。公平性要求模型无差别对待各群体，需通过数据与算法去偏。可解释性助力理解模型决策，提升信任与改进。安全对齐防止有害输出，人类对齐确保价值观一致，隐私保护防范数据泄露。这些是构建负责任AI的核心要素，需技术、伦理与法规协同推进。（238字）
大模型训练方法与技术术语解释
预训练、微调、RLHF、思维链等技术共同构建大模型核心能力。预训练夯实语言基础，微调适配特定任务，RLHF对齐人类偏好，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，自监督利用海量文本，温度控制生成风格，蒸馏压缩模型规模，缩放定律指引性能增长路径。
什么是RESTful
本内容介绍了一种基于人工智能的文本处理方法，通过深度学习模型实现对中文语义的精准理解与生成，适用于智能客服、内容创作等场景，提升信息处理效率与用户体验。
