ADK.wang AI & 软件技术百科
全库汇聚全球 22,000+ 核心技术词条,深度引证上千本行业权威学术专著,涵盖大模型原理、云原生、架构设计与工程效能。
22,077
全量学术技术词条
9 大
核心专业领域体系
10,000+
权威专著深度引证
100%
原书精粹与工业对齐
专业技术领域分类
共 1516 篇词条量化参数 (R-QP)
SSIM、PSNR、编码时间、比特率、压缩比与量化参数(QP)的关系曲线如 图E· 13 ~图E· 17 所示。
Contrastive Tension (CT)
Embeddings (SimCSE) , 10 Contrastive Tension (CT) , 11
Image Pretraining (CLIP)
such as Residual Neural Networks, Contrastive Language-Image Pretraining
Simple Moving Average (SMA)
The calculateindicators function: This function calculates two technical indicators: Simple Moving Average (SMA) and Relative St...
Tokens Per Minute (TPM)
Tokens Per Minute (TPM). The default rate limits for the ChatGPT
事实知识 (RAG)
例如:快速迭代基本能 力(提示工程) 、用户个性化记忆(提示工程) 、案例库和事实知识( RAG ) 、输出格式和语言风格 ( SFT ) 、领域深度思考能力和工具调用能力( RL ) 、根据用户反馈持续优化( RLHF ) 。
分割嵌入
Segment Embedding
·分割嵌入(Segment Embedding):用于区分两个句子,例如B是不是A的下文(如对话场景、问答场景等)。
句子开始 (BOS)
Phi-3 模板 句子开始 ( BOS ) 词元 提示词 开始 提示词 用户 What is 1 + 1 提示词 结束 输出 开始 输出 模型 The answer to 1+1 is 2! 输出 结束 图 6-2:Phi-3 与模型交互所需的模板 在下一...
句子语义等价判断 (QQP)
图11-7 模型训练任务 预训练得到的BERT模型可以在后续执行NLP任务时进行微调,主要涉及以下内容: ·一对句子的分类任务:自然语言推断(MNLI)、句子语义等价判断(QQP)等,如图11-7(a)所示,需要将两个句子传入BERT,然后使用[CLS]的...
合取范式 (CNF)
在使用合取范式(CNF)的逻辑推理系统中,我们知道语言表达式“¬(A∨B)”和“¬A∧¬B” 是等价的,因为我们可以看到系统的内部,并能够了解到这两条语句是以完全相同的标准 CNF 形式存储的。
大模型模块 (LLM)
工具模型包含3个模块——工具模块 (Utility),涵盖日志管理、文本格式化和配置管理等功能;资产治理 模块(Asset),涵盖元数据管理、指标特征管理和资产推荐等功能; 大模型模块(LLM),涵盖公共大模型和私有模型的操作功能。
工具模块
Utility
工具模型包含3个模块——工具模块 (Utility),涵盖日志管理、文本格式化和配置管理等功能;资产治理 模块(Asset),涵盖元数据管理、指标特征管理和资产推荐等功能; 大模型模块(LLM),涵盖公共大模型和私有模型的操作功能。
机器翻译 (NMT)
现在让我们看一下NLP的另一个重要任务:神经 机器翻译(NMT),首先使用一个纯编码器-解码器模型,然后使用注 意力机制对其进行改进,最后再看一下优秀的Transformer架构。
标量单元
Scalar Unit
每个TPU v4 都包含2 个Tensor Core,每个Tensor Core 由 6 个单元组成,其中4 个是TPU 最核心的脉动阵列MXU,另外2 个包括1 个标量单元(Scalar Unit) 和1 个向量单元(Vector Unit)。
算子组合技术
Graph
集成Transformer 高性能算子加速库ATB,提 供基础高性能算子和高效的算子组合技术(Graph),便于模型加速。
联合国贸易和发展会议 (UNCTAD)
联合国贸易和发展会议 (UNCTAD)官⽹曾刊登的文章《⼈⼯智慧聊天机器⼈GPT如何影响⼯ 作就业》称:「与⼤多数影响⼯作场所的技术⾰命⼀样,聊天机器⼈ 有可能带来赢家和输家,并将影响蓝领和⽩领⼯⼈」。
语言风格 (SFT)
例如:快速迭代基本能 力(提示工程) 、用户个性化记忆(提示工程) 、案例库和事实知识( RAG ) 、输出格式和语言风格 ( SFT ) 、领域深度思考能力和工具调用能力( RL ) 、根据用户反馈持续优化( RLHF ) 。
通用强化 (SFT)
监督微调 学习 (2) 通用强化 ( SFT ) DeepSeek-V3-Base SFT 检查点 DeepSeek-R1 (1) 推理导向的 SFT 数据 强化学习 临时推理模型 推理数据 长链思维示例 图 A-6:推理导向的强化学习 具体分为两个步骤:...
领域架构 (DSA)
AI 芯片发展方向 为了满足数据中心算力需求,谷歌在2014 年开始研发基于特定领域架构(DSA)的张量处 理单元(TPU),专为深度学习任务设计的定制硬件加速器,加速谷歌的机器学习工作负载, 特别是训练和推理大模型。
高效长距离注意力网络 (ELAN)
图 1-4 高效长距离注意力网络( ELAN ) 在 DeepSeek-V3 中,这两种技术的结合不仅提升了模型的性能,还显著 扩展了其在长文本生成、代码补全和数学推理等任务中的适用性。
Agent System (MAS)
Multi-Agent System (MAS) over a single-agent system for complex
Agentic Systems (ADAS)
Automated Design of Agentic Systems (ADAS) represents a transformative
Average Variance Extracted (AVE)
that the square root of each Average Variance Extracted (AVE) was higher in associ-
Data Protection Regulation (GDPR)
implementation. European ODL providers, operating under Gen-eral Data Protection Regulation (GDPR) constraints, have generally d...