预训练模型

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）作为人工智能领域的核心技术之一，旨在通过计算机理解、解释和生成人类语言。从1950年艾伦·图灵提出“图灵测试”开始，NLP经历了从规则驱动到统计学习，再到深度学习的三次技术浪潮。早期基于乔姆斯基形式文法的符号主义方法受限于语言复杂性，而21世纪初统计机器学习方法的兴起，特别是隐马…

迁移学习是一种机器学习方法，它通过将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务上，来提升模型的学习效率和性能。其核心思想是利用预训练模型的特征提取能力，避免从零开始训练模型，这在数据稀缺或计算资源有限的情况下尤为重要。 一个典型的迁移学习流程包含三个关键部分：源任务、预训练模型和目标任务。源任务通常是大型数据集上的训练任务，例如在ImageNet数据集上训练…

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…

盘古AI大模型是华为推出的一系列大规模预训练模型，覆盖了自然语言处理、计算机视觉、科学计算等多个领域。其核心目标是为各行各业提供强大的AI基础能力，推动产业智能化升级。盘古大模型以其独特的“解构设计”理念，在业界获得了广泛关注。 盘古模型家族包括了专注于中文理解的盘古NLP大模型、面向视觉任务的盘古CV大模型、以及用于科学计算的盘古科学计算大模型等。这些模型…

1950年，艾伦·图灵在论文《计算机器与智能》中提出著名的”图灵测试”，开启了人工智能语言理解的研究序幕。历经七十余载，语言模型从最初的基于规则的ELIZA，到统计语言模型N-gram，再到神经网络语言模型Word2Vec，最终在2017年迎来革命性突破——Google Brain团队提出的Transformer架构。这一架构如同内燃…