MATLAB算法实战应用案例精讲-【概念篇】大模型

前言

大语言模型（LLM）是基于深度学习技术构建的强大语言理解和生成模型，通过大规模文本数据的训练，它能够生成具有语义和语法正确性的连贯文本。基于注意力机制的序列模型，LLM能够捕捉上下文信息，并在各种自然语言处理任务中广泛应用，如对话系统、文本翻译和情感分析。

深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）：大模型通常采用深度神经网络，拥有多个隐藏层，以捕捉输入数据中的高阶特征和抽象概念。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）：在计算机视觉任务中，大模型通常采用卷积神经网络。通过局部感受野、权值共享和池化操作等设计，CNN可以有效处理图像数据，提取多尺度的视觉特征。
循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNNs）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）：在序列数据处理任务（如自然语言处理和语音识别）中，大模型可能采用循环神经网络或其变体（如长短时记忆网络）来捕捉时序关系。
Transformer 架构：Transformer 是一种自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的神经网络架构，广泛应用于自然语言处理领域的大模型中。Transformer