小猫都能懂的大模型原理 1 - 深度学习基础
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内容提要
本文介绍了大语言模型的基本原理，强调其在人工智能、机器学习和深度学习中的重要性。深度学习通过多层神经网络自动提取数据特征，利用激活函数和反向传播优化权重。需平衡模型复杂性和层数，以防过拟合和梯度消失问题。
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关键要点
- 本文介绍了大语言模型的基本原理，强调其在人工智能、机器学习和深度学习中的重要性。
- 深度学习通过多层神经网络自动提取数据特征，利用激活函数和反向传播优化权重。
- 需平衡模型复杂性和层数，以防过拟合和梯度消失问题。
- 大语言模型是深度学习的一个重要应用，使用多层神经网络处理大规模矩阵。
- 训练模型时，常用均方误差（MSE）来优化参数，使用梯度下降法进行调整。
- 过拟合是模型复杂度过高导致的现象，影响模型的泛化能力。
- 神经网络通过多层结构逐层提取特征，能够表示复杂的函数关系。
- 深度和宽度是神经网络设计中的两个重要维度，需要合理平衡。
- 反向传播算法通过链式法则调整网络权重，使模型逐渐提高准确率。
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