定义：AP（Average Precision），它衡量的是推荐系统对于单个用户的排序质量，AP表示了对一个给定的用户，其推荐列表中相关项目的平均精度。例如，对于一个用户，其真实的兴趣列表中有3个项目，推荐系统为该用户推荐了6个项目：[1, 0, 1, 0, 1, 0]，其中三个1表示用户感兴趣的。可见，AP考虑了推荐列表中项目的位置，因此它是一个“顺序敏感”的指标，即推荐列表中相关项目的位置越靠

模型的输入只有一个单词，所以只有这个单词的路径是活跃的。近年来异常火爆的OpenAI-GPT系列模型是基于Decoder-Only架构的，OpenAI的GPT系列模型就是基于Decoder-Only架构，通过大规模的无监督预训练，具备了强大的语言生成和理解能力。这种架构的模型在预训练阶段，可以利用大规模的无监督文本数据进行训练，提高模型的泛化能力和性能。Decoder-Only架构以其强大的生成能

大模型如火如荼，研究者们已经不再满足于基本文本的大语言模型（LLM, Large Language Model），AI领域的热点正逐步向多模态转移，具备多模态能力的多模态大型语言模型（MM（Multi-Modal）-LLM）就成了一个备受关注的研究主题。BLIP（Bootstrapping Language-Image Pretraining）是由Salesforce在2022年提出的多模态预训练

最新的大模型、AIGC、自动对话等系列技术介绍，持续更新中。

GPT-2（《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》）是继GPT-1之后的第二个开源版本（考虑到技术滥用的担心只发布了mini版本），它的训练语料与参数比GPT-1多了一个数量级。正如题目，它是一个无监督、无领域知识调优的模型，然而在阅读理解、摘要生成、翻译、问答等方面可以超过多个领域下调优的已知模型。

**优点**：能够处理输入序列和输出序列之间的关系，提高任务的准确性。- **定义**：同时包含编码器和解码器部分，适用于序列到序列的任务。- **代表模型**：GPT系列、LLaMA、OPT、BLOOM等。- **代表模型**：BERT、RoBERTa、ALBERT等。- **适用任务**：文本分类、情感分析、命名实体识别等。- **代表模型**：T5、BART、华为的盘古NLP等。- **适用

大模型如火如荼，研究者们已经不再满足于基本文本的大语言模型（LLM, Large Language Model），AI领域的热点正逐步向多模态转移，具备多模态能力的多模态大型语言模型（MM（Multi-Modal）-LLM）就成了一个备受关注的研究主题。

大模型如火如荼，研究者们已经不再满足于基本文本的大语言模型（LLM, Large Language Model），AI领域的热点正逐步向多模态转移，具备多模态能力的多模态大型语言模型（MM（Multi-Modal）-LLM）就成了一个备受关注的研究主题。

**优点**：能够处理输入序列和输出序列之间的关系，提高任务的准确性。- **定义**：同时包含编码器和解码器部分，适用于序列到序列的任务。- **代表模型**：GPT系列、LLaMA、OPT、BLOOM等。- **代表模型**：BERT、RoBERTa、ALBERT等。- **适用任务**：文本分类、情感分析、命名实体识别等。- **代表模型**：T5、BART、华为的盘古NLP等。- **适用