大语言模型

深度求索人工智能公司是一家致力于前沿人工智能技术研发与应用的创新企业。公司汇聚了全球顶尖的科研人才，以“让智能无所不及”为使命，专注于推动人工智能技术在各行各业的深度落地，旨在通过技术创新解决复杂的世界性难题，为人类社会创造更美好的未来。 核心技术基石 我们的技术优势建立在三大核心支柱之上，构成了我们解决方案的强大引擎。 下一代大语言模型： 我们自主研发的“…

大型语言模型（LLM）是一种基于深度学习的人工智能系统，其核心是Transformer架构。该架构通过自注意力机制，能够并行处理输入序列中的每个词，并捕捉词与词之间的复杂依赖关系，无论它们在序列中的距离有多远。 LLM的训练通常分为两个主要阶段：预训练和微调。在预训练阶段，模型通过在海量无标注文本数据上进行自监督学习，学习语言的统计规律和世界知识，从而获得强…

2022年11月，OpenAI发布的ChatGPT犹如一颗投入科技界的震撼弹，短短两个月内用户数突破1亿，创造了互联网产品史上的增长奇迹。这款基于大规模语言模型的人工智能助手，不仅是自然语言处理技术发展的里程碑，更标志着人机交互方式进入了全新阶段。从最初的GPT-1到如今的GPT-4系列，模型的参数量从1.17亿激增至数千亿，训练数据量呈指数级增长，这使得C…

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的大规模预训练语言模型。其核心原理是通过海量文本数据预训练，学习语言的统计规律和语义知识。GPT采用单向自回归机制，在生成文本时只能基于上文预测下一个词，这种设计使其在文本生成任务中表现出色。 GPT模型的训练分为两个阶段：预训练和微调。在预训练…

人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑我们的世界，从科学研究到日常生活，其影响力无处不在。作为专注于AI领域的平台，我们致力于追踪技术浪潮之巅，剖析行业落地之实，为读者呈现一幅清晰、动态的人工智能发展全景图。 大语言模型进入“多模态”竞争新阶段 继文本生成取得突破后，大语言模型（LLMs）的竞赛焦点已转向多模态理解与生成。最新的模型不仅能处理和生成文本，还能…

2022年以来，AIGC（人工智能生成内容）以破竹之势席卷全球，成为继PGC（专业生成内容）、UGC（用户生成内容）之后的全新内容生产方式。从技术演进角度看，AIGC的发展经历了三个关键阶段：规则驱动（2010年前）、统计模型驱动（2010-2017）和大模型驱动（2018至今）。特别是Transformer架构的提出，为大语言模型（LLM）和扩散模型的发展…

随着大语言模型和生成式AI的持续火热，2025年的机器学习面试呈现出显著的变化。传统的算法理论考察依然重要，但重心已明显向模型的实际部署、优化以及对新兴架构的理解偏移。面试官更加关注候选人在真实业务场景下解决问题的能力，以及对模型全生命周期的把控。对基础数学原理的深度考察，依然是区分优秀候选人的关键标尺。 基础理论与数学原理高频考点 扎实的理论基础是机器学习…

预训练大语言模型（Large Language Models, LLMs）是人工智能领域的一项突破性技术。它们通过在海量文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和世界知识，能够理解和生成人类语言。从早期的Word2Vec、BERT到如今的GPT系列、LLaMA等，这些模型正以前所未有的方式改变着我们与机器交互的模式。 核心工作原理：Transformer…

预训练大模型（Large Pre-trained Models）是人工智能领域的核心突破。它们通过在超大规模数据集上进行自监督学习，掌握了语言、图像乃至多模态的通用表示能力。其核心思想是“预训练+微调”范式，即模型先在海量无标注数据上学习通用知识，再针对特定下游任务用少量标注数据进行精细化调整。 其技术基石主要包括Transformer架构、注意力机制以及海…

2023年以来，阿里云通义大模型系列凭借其持续迭代的技术实力与丰富的落地实践，已然成为推动产业智能化变革的重要力量。从最初的通义千问到通义代码灵码、通义星尘，再到更先进的多模态模型，阿里构建了一套覆盖语言理解、代码生成、视觉认知的完整大模型技术体系。最新发布的新一代通义模型在多个权威评测中表现卓越，其成功源于以下核心技术创新。 三大技术突破构筑核心竞争力 1…