本文系统介绍了三类主流预训练语言模型：Encoder-only（BERT系列）、Encoder-Decoder（T5）和Decoder-only模型。重点解析了BERT的双向编码结构、MLM和NSP预训练任务；RoBERTa通过移除NSP、动态遮蔽等优化提升性能；ALBERT采用参数分解和共享实现轻量化；T5创新性地将所有NLP任务统一为文本到文本形式。文章揭示了Transformer架构的潜力、

本文摘要：大语言模型（LLM）是参数规模达数十亿至万亿、在超大规模语料上训练的语言模型，代表NLP领域的最新范式。LLM的核心特征包括涌现能力、上下文学习、指令遵循和逐步推理等，使其在复杂任务上远超传统模型。文章介绍了LLM的三阶段训练流程（预训练、监督微调、强化学习），并分析了2022-2025年国内外主要LLM的发展历程。特别探讨了LLM的多语言支持、长文本处理、多模态拓展等特点及其面临的幻觉

本文摘要：大语言模型（LLM）是参数规模达数十亿至万亿、在超大规模语料上训练的语言模型，代表NLP领域的最新范式。LLM的核心特征包括涌现能力、上下文学习、指令遵循和逐步推理等，使其在复杂任务上远超传统模型。文章介绍了LLM的三阶段训练流程（预训练、监督微调、强化学习），并分析了2022-2025年国内外主要LLM的发展历程。特别探讨了LLM的多语言支持、长文本处理、多模态拓展等特点及其面临的幻觉

本文详细解析Transformer架构的核心组件与实现原理。首先介绍注意力机制作为Transformer的核心突破，包括其解决RNN缺陷的能力、自注意力与多头注意力机制的计算公式及PyTorch实现。重点剖析了Transformer的Encoder-Decoder结构，展示前馈神经网络(FFN)的代码实现，并说明其在序列转换任务中的应用。文章通过数学公式和代码示例相结合的方式，深入浅出地讲解了从基

本文系统介绍了三类主流预训练语言模型：Encoder-only（BERT系列）、Encoder-Decoder（T5）和Decoder-only模型。重点解析了BERT的双向编码结构、MLM和NSP预训练任务；RoBERTa通过移除NSP、动态遮蔽等优化提升性能；ALBERT采用参数分解和共享实现轻量化；T5创新性地将所有NLP任务统一为文本到文本形式。文章揭示了Transformer架构的潜力、

微信公众号:Java成长录感兴趣可以关注下哦，Java知识点，学习路线规划，Java相关电子书，一起学习呀！。打开虚拟机发现屏幕一直闪烁，不过命令什么都是可以执行的，所以上网找了一下，有的说内核问题，有的说桌面问题，不过好像都是不行的，最后发现是显卡驱动问题，其实想想也是，其他什么问题都是正常的就是屏幕在一直闪烁。这时在网上找的一段安装驱动的代码！参考自：https://www...