大模型中的专业术语和名词解释
时间: 2025-04-17 20:28:34 浏览: 55
### 大模型中的专业术语和名词解释
#### Sota (State-of-the-Art)
Sota 表示当前最先进的技术水平。在AI领域,当提到某个算法或模型达到了sota水平时,意味着该方法在特定的任务上表现优于之前所有的已知方法[^2]。
#### Benchmark
Benchmark 是用于评估不同模型性能的标准测试集或任务集合。通过benchmark可以比较各种模型在同一条件下的效果差异,从而帮助研究人员理解新提出的改进措施是否有效。
#### Baseline
Baseline 指的是一个基础版本的解决方案,在此基础上进行优化和发展新的技术方案。它提供了一个参照点来衡量其他更复杂的方法是否有实质性的进步。
#### 端到端模型 (End-to-End Model)
这种类型的模型可以直接从原始输入数据预测最终输出而不需要中间特征工程步骤。对于语音识别来说就是直接由音频波形得到文字转录;图像分类则是直接给出类别标签而不是先提取手工设计好的特征再做分类决策。
#### 迁移学习 (Transfer Learning)
迁移学习是指利用在一个源域已经学到的知识去解决另一个目标域的问题的技术。这允许较小规模的数据集也能够训练出高性能的模型,因为可以从预训练的大规模通用模型中借用参数初始化或者其他形式的知识转移。
#### 预训练 (Pretraining)
预训练是在大规模无标注语料库上预先训练神经网络的过程,目的是让模型获得关于世界的一般性知识表示。之后可以通过微调(finetune)的方式针对具体下游任务调整权重以适应特殊应用场景的需求[^3]。
```python
# 示例代码展示如何加载预训练模型并继续训练
from transformers import BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
trainer = Trainer(
model=model,
args=TrainingArguments(output_dir='./results'),
)
# 假设已有准备好的dataset对象
trainer.train()
```
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