随着人工智能和机器学习领域的迅速发展，语言模型已经从简单的词袋模型（Bag-of-Words）和N-gram模型演变为更为复杂和强大的神经网络模型。在这一进程中，大型语言模型（LLM）尤为引人注目，它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现出色，而且在各种跨领域应用中也展示了惊人的潜力。从生成文本和对话系统到更为复杂的任务，如文本摘要、机器翻译和情感分析，LLM正在逐渐改变我们与数字世界的互动方式

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的自然语言处理模型，由Google于2018年提出。它是基于Transformer模型架构的深度双向（双向指同时考虑上下文信息）表示学习模型。BERT的目标是通过在大规模文本语料上进行自监督学习来学习通用的语言表示。

为了检验LLM的有效性和优越性，已经提出了大量任务和基准，用于进行经验能力评估和分析。在本节中，我们首先介绍了LLM在语言生成和理解方面的三种基本能力评估类型，然后介绍了几种具有更复杂设置或目标的LLM的高级能力评估，最后讨论了现有的基准、评估方法和经验分析。

微调（Fine-tuning）BERT是指在预训练的BERT模型基础上，使用特定领域或任务相关的数据对其进行进一步训练以适应具体任务的需求。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的深度双向预训练语言模型，通过在大规模无监督数据上进行预训练，学习到了丰富的语言表示。：根据任务或领域

本文讲述神经网络基础知识，具体细节讲述前向传播，反向传播和计算图，同时讲解神经网络优化方法：权重衰减，Dropout等方法，最后进行Kaggle实战，具体用一个预测房价的例子使用上述方法。

本文讲述神经网络基础知识，具体细节讲述前向传播，反向传播和计算图，同时讲解神经网络优化方法：权重衰减，Dropout等方法，最后进行Kaggle实战，具体用一个预测房价的例子使用上述方法。

门控循环神经网络（Gated Recurrent Neural Network，简称“门控循环神经网络”或“门循环神经网络”）是一种改进的循环神经网络（RNN）架构。它包含了一些门控机制，可以更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。门控循环神经网络最早由Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出，但是由于当时缺乏计算能力和数据集，它并没有得到广泛应用。后来，在2014年，Cho等

注意力机制（Attention Mechanism）是一种人工智能技术，它可以让神经网络在处理序列数据时，专注于关键信息的部分，同时忽略不重要的部分。在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域，注意力机制已经得到了广泛的应用。注意力机制的主要思想是，在对序列数据进行处理时，通过给不同位置的输入信号分配不同的权重，使得模型更加关注重要的输入。例如，在处理一句话时，注意力机制可以根据每个单词的重要性来

转置卷积（Transposed Convolution），也称为反卷积（Deconvolution），是卷积神经网络（CNN）中的一种操作，它可以将一个低维度的特征图（如卷积层的输出）转换为更高维度的特征图（如上一层的输入）。转置卷积操作通常用于图像分割、生成对抗网络（GAN）和语音识别等任务中。在传统卷积操作中，我们使用一个滑动窗口（卷积核）来从输入图像中提取特征。而在转置卷积中，我们使用一个滑