截止到
20
25年“
大模型”一般泛指“超大参数模型”，参数是指深度神经网络里面“神经元数量、层数、神经元权重、神经元偏移量、超参数”等数据的集合，截止到本年度
全球
应用最广泛的是以OpenAI的Chat
GPT为代表的“语言类模型”。在Transformer架构之前，一般使用“循环神经网络RNN”及其衍生“长短记忆循环神经网络LSTM”来进行语言类模型的推理，而transformer架构的精髓在于通过针对Grok 教程文本的编码器（encoder）和解码器（decoder）的堆叠设计，通过多头注意力机制（MHA）来计算文本序列
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