大模型工程 第5页
大模型选型指南:性能、参数与安全性-AI运维探索者

大模型选型指南:性能、参数与安全性

一、性能与场景适配度 1.1 通用能力 评估模型在数学推理、代码生成、多语言支持等通用任务上的表现。例如,通义千问在多项评测中表现突出,DeepSeek-R1 在复杂推理任务中也有明显优势。 1.2 行...
Transformer 为什么成为大模型核心架构-AI运维探索者

Transformer 为什么成为大模型核心架构

一、Transformer 解决了什么问题 传统模型(RNN/LSTM) * 痛点:无法并行处理、长距离依赖失效、上下文理解局限 * 举例:传话游戏,只能一传一,不能互相通信,第1个人接收到的信息跟第10个人比肯定会...
大模型如何训练:参数、数据与调用流程-AI运维探索者

大模型如何训练:参数、数据与调用流程

一、知识是如何进入参数的 观点:大模型本身没有知识库/数据库,它“大脑”里的知识来源于它的参数。这些知识是通过训练数据学习到的统计规律,编码在神经网络参数中。大模型不像传统数据库通过结...