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和大模型相关的一些术语以下是与大模型相关的一些术语
1.大模型(Large-scaleModel)指具有大量参数、计算资源和数据的深度学习模型
2.参数量(ModelParameters)指模型中可学习的变量的数量,通常用于衡量模型的大小及复杂程度
3.训练集(TrainingSet)用于训练模型的标注数据集
4.验证集(ValidationSet)用于在训练过程中评估模型性能并进行调整的数据子集
5.测试集(TestSet)在训练完成后,用于对模型进行最终性能评估的独立数据集
6.批量大小(BatchSize)指在每次迭代训练中一次性输入给模型的样本数量
7.迭代次数(Epochs)指将完整的训练数据集通过模型训练的次数
8.学习率(LearningRate)决定每次迭代训练中参数更新的步长大小
9.训练误差(TrainingError)模型在训练集上的预测结果与真实标签之间的差距
10.验证误差(ValidationError)模型在验证集上的预测结果与真实标签之间的差距,用于衡量模型的泛化能力
11.过拟合(Overfitting)指模型在训练集上表现很好,但在新数据上泛化能力较差的情况
12.集成学习(EnsembleLearning)利用多个大模型进行预测,最终通过投票或加权求和等方式得到最终结果
13.分布式训练(DistributedTraining)通过多台计算设备或多台机器同时进行模型训练,加快训练速度
14.预训练模型(PretrainedModel)指在大规模数据集上预先训练好的模型,可以作为初始参数或特征提取器用于后续任务
15.迁移学习(TransferLearning)使用预训练模型的知识和参数,在新的任务上进行微调或特征提取
16.梯度累积(GradientAccumulation)为了节省显存或减少计算开销,在每个批次的样本上累积梯度并更新参数
17.权重衰减(WeightDecay)在模型训练过程中对模型参数引入额外的L2正则化项,以减少过拟合风险
18.正则化(Regularization)通过在损失函数中引入额外的项,以限制模型的复杂度,提高模型的泛化能力
19.深度学习框架(DeepLearningFramework)提供用于构建、训练和部署深度学习模型的软件工具和库
20.GPU加速(GPUAcceleration)使用图形处理器(GPU)来加快模型训练和推理的速度请注意,这些术语可以根据具体的上下文和应用领域而有所不同第PAGE页共NUMPAGES页。