AI大模型核心算法详解

深入探索现代人工智能大模型背后的核心算法原理，从Transformer架构到GPT系列，了解这些算法如何推动自然语言处理、计算机视觉和多模态AI的发展。

主流AI大模型算法

革命性的注意力机制架构

基础架构

Transformer是自然语言处理领域的革命性架构，摒弃了传统的RNN和CNN，完全基于自注意力机制，实现了高效的并行计算，成为现代大模型的基础。

双向编码器表示

预训练模型

BERT采用Transformer编码器结构，通过掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)任务进行预训练，能够生成深度的双向语言表示。

生成式预训练Transformer

生成模型

GPT系列基于Transformer解码器结构，采用自回归方式生成文本，从GPT-1到GPT-4，模型规模和能力不断扩展，推动了大语言模型的发展。

扩散概率模型

生成模型

扩散模型通过逐步添加噪声然后学习逆向去噪过程来生成数据，在图像生成领域取得了突破性进展，如DALL-E、Stable Diffusion等。

高效的大模型架构

高效架构

混合专家模型将大模型分解为多个专家子网络，通过门控机制选择性地激活相关专家，在保持模型容量的同时大幅减少计算量。

人类反馈强化学习

对齐算法

RLHF通过人类反馈训练奖励模型，然后使用强化学习优化语言模型，使模型输出更符合人类价值观和偏好，是模型对齐的关键技术。

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