自考英语一人工智能训练-东方仙盟
人工智能训练英语词汇
| 类别 | 英文术语 | 中文术语 | 简要说明 |
|---|---|---|---|
| 基础概念 | assertion | 断言 | 用于校验张量维度、注意力权重和等条件，保证训练逻辑合法 |
| 核心机制 | Attention | 注意力 | 模型对输入序列重要信息进行加权聚焦 |
| 机制指标 | Hit | 命中 | 注意力头有效捕捉关键特征或输出匹配目标 |
| 网络结构 | Neural Layer | 神经层 | Transformer 中的注意力层、前馈层等基础层 |
| 优化方法 | Substitution Method | 换元法 | 特征替换、位置编码替换、掩码替换等优化手段 |
| 核心技术 | Scaled Dot-Product Attention | 缩放点积注意力 | 防止点积值过大，保证 softmax 有效计算 |
| 核心技术 | Multi-Head Attention | 多头注意力 | 拆分多个注意力头，学习不同类型特征 |
| 核心技术 | Positional Encoding | 位置编码 | 为序列添加位置信息 |
| 核心技术 | RoPE | 旋转位置编码 | 常用的换元式位置编码优化 |
| 核心技术 | Residual Connection | 残差连接 | 缓解深度网络梯度消失 |
| 核心技术 | Layer Normalization | 层归一化 | 稳定训练、加速收敛 |
| 核心技术 | Feed-Forward Network | 前馈神经网络 | 对注意力输出做非线性变换 |
| 核心技术 | Masking | 掩码机制 | Padding 掩码、前瞻掩码，屏蔽无效 token |
| 架构设计 | Encoder-Decoder | 编码器-解码器 | 经典 seq2seq 架构 |
| 高效优化 | Sparse Attention | 稀疏注意力 | 降低注意力计算复杂度 |
| 高效优化 | Linear Attention | 线性注意力 | 将复杂度降至 O(n) |
| 训练策略 | Autoregressive / Autoencoding | 自回归 / 自编码 | GPT、BERT 不同训练范式 |
| 训练策略 | Label Smoothing | 标签平滑 | 防止过拟合，提升泛化能力 |
| 中文 | 英文 | Transformer 语境下的核心含义 |
|---|---|---|
| 断言 | Assertion | 非 Transformer 原生术语，多用来验证模型输出 / 训练逻辑（如断言注意力权重和为 1、断言张量维度合法） |
| 注意力 | Attention | Transformer 核心机制，让模型聚焦输入中重要信息（如 Scaled Dot-Product Attention） |
| 命中 | Hit/Match | 常指注意力头 “命中” 关键特征、或模型输出命中目标答案（如 Attention Hit） |
| 神经层 | Neural Layer | Transformer 中的各类网络层（如注意力层、前馈层、归一化层） |
| 换元法 | Substitution Method | 非标准术语，大概率指位置编码替换 / 特征替换 / 注意力掩码替换等 “替换类” 优化手段 |
人人皆为创造者，共创方能共成长
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