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谢耘:为什么要认真讨论大语言模型的“理解”问题?
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大模型的本质
训练完成的大模型本质上是一个超大规模、参数化的、概率驱动的函数,它通过高维分布式表示学习,对语言和知识进行模式匹配,并利用统计推断来生成最可能的输出。它既不是简单的记忆体,也不是...
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【一文读懂】从底层逻辑认知到底什么是大语言模型、智能体、提示词。
大语言模型是基于深度学习架构(如Transformer)、通过海量文本数据训练的程序系统。其本质是一个“数学函数”——输入文本(如问题),输出文本(如回答),核心能力是通过计算词语间的概率关系生...
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AI底层逻辑:从图灵测试到大语言模型的智能涌现
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基于统计方法的语言模型
基于统计方法的语言模型主要是指利用统计学原理和方法来构建的语言模型,这类模型通过分析和学习大量语料库中的语言数据,来预测词、短语或句子出现的概率。N-gram模型:这是最基础的统计语言...
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Deepseek本质上是一个基于大规模预训练的语言模型
它的 ‘ 推理 ’ 能力实际上是基于海量文本数据训练得到的统计模式 , 通过神经网络参数化地捕捉语言规律 。这种 ‘ 推理 ’ 并非真正意义上的逻辑推理 , 而是一种基于概率的预测 , 因此它在决策类任务 ( predict the next X ) 上的能力是极为有限的 。我司专注于AI蛋白质模型领域 , 在这一细...
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AI幻觉的生成原理与应对指南:六大中文模型横向解析 先简单说一下AI幻觉的生成原理,核心源于模型的概率预测本质。大语言模型通过分析海量...
大语言模型通过分析海量文本数据的统计规律生成内容 , 其本质是选择 「 概率最高 」 而非 「 事实正确 」 的词汇组合...
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大语言模型背后的底层逻辑,将彻底颠覆你对学习的认知(7000字深度长文)
而预训练的本质任务就是: 预测下一个词。举个例子,当模型读到“今天天气真好,我想去___”时,它需要根据前文猜测填入“公园”或“散步”等更符合语境的词。你可能会觉得“就这么点儿事...
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2025年大模型能力来源与边界报告
但值得注意的是,这种优化本质上仍是统计学调整,而非真正的逻辑理解。二、能力边界...
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大模型LLMs组件系列:向量表示与词嵌入Embedding
18世纪,在对刚体转动的 惯性张量 (本质是三维的实对称矩阵,如下式,注意这里的维指的是维数,即是一个3*3的二维度矩阵)研究中,拉格朗日Lagrange发现 主惯性矩 就是惯性张量矩阵的特...
语言模型的本质是统计逻辑
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