【大模型】解释自我注意力的概念及其在LLM表现中的作用
自我注意力的概念 自我注意力机制是一种用于处理序列数据的关键技术，特别是在自然语言处理领域中广泛应用。它允许模型在处理序列数据时同时考虑序列中的不同位置或词汇之间的依赖关系，从而更好地捕捉上下文信息和语义关联。自我注意力机制通过计算序列中每个元素与其他元素之间的相关性，为每个元素分配一个权重，以表示...
【大模型】小样本学习的概念及其在微调 LLM 中的应用
小样本学习的概念 概念解释： 小样本学习（Few-shot Learning）是一种机器学习方法，旨在从极少量的样本中学习模型，以解决在样本稀缺情况下的学习问题。在传统的机器学习中，通常需要大量的标注样本来训练模型，但在现实世界中，往往存在着样本稀缺的情况，这时传统的学习方法可能无法很好地适应。小样...
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