本文總結(jié)了大模型領(lǐng)域常用的近100個(gè)名詞解釋，并按照模型架構(gòu)與基礎(chǔ)概念，訓(xùn)練方法與技術(shù)，模型優(yōu)化與壓縮，推理與應(yīng)用，計(jì)算與性能優(yōu)化，數(shù)據(jù)與標(biāo)簽，模型評(píng)估與調(diào)試，特征與數(shù)據(jù)處理，倫理與公平性、其他的分類進(jìn)行了整理，以下供參考：

模型架構(gòu)與基礎(chǔ)概念

大語言模型（LLM，Large Language Model）：一種基于深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通常采用Transformer架構(gòu)。它能夠處理大量的語言數(shù)據(jù)并生成高質(zhì)量的文本，通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練來學(xué)習(xí)語言的復(fù)雜模式。Transformer架構(gòu)：一種廣泛應(yīng)用于自然語言處理任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，因其自注意力機(jī)制(self-attention)而能夠高效處理序列數(shù)據(jù)中的長距離依賴關(guān)系，成為NLP領(lǐng)域的主流架構(gòu)。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN，Recurrent Neural Network）：一種能夠處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，適用于自然語言處理等任務(wù)。盡管有效，但在捕捉長期依賴方面存在局限性，容易出現(xiàn)梯度消失或爆炸的問題。

長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM，Long Short-Term Memory）：一種特殊類型的RNN，通過特殊的門控機(jī)制解決了標(biāo)準(zhǔn)RNN在長序列訓(xùn)練中的梯度消失問題，從而更好地捕捉長期依賴關(guān)系。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN，Convolutional Neural Network）：一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通過卷積操作提取圖像特征。此外，CNN也可應(yīng)用于文本分類等其他領(lǐng)域。

全連接層（Fully Connected Layer）：一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，輸入的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都與輸出的每個(gè)節(jié)點(diǎn)相連接。這種層通常出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)的最后幾層中，用于整合前面層提取的特征以做出最終預(yù)測(cè)。

混合專家模型（MoE，Mixture of Experts）：一種模型架構(gòu)，通過多個(gè)“專家”網(wǎng)絡(luò)并行處理輸入數(shù)據(jù)，然后通過門控機(jī)制選擇最合適的專家輸出結(jié)果。MoE模型特別適合于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，在計(jì)算效率和性能平衡方面表現(xiàn)出色。多頭注意力（Multi-Head Attention）：Transformer架構(gòu)中的一種機(jī)制，通過將注意力機(jī)制分解為多個(gè)“頭”，每個(gè)“頭”都可以學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的不同特征，從而提高模型的表現(xiàn)力。

位置編碼（Positional Encoding）：在Transformer模型中，用于向模型提供輸入序列中每個(gè)元素的位置信息，因?yàn)門ransformer本身不具有序列順序的記憶能力。

注意力機(jī)制（Attention Mechanism）：一種允許模型在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)聚焦于輸入序列的特定部分的機(jī)制，是Transformer架構(gòu)的核心組成部分之一。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Network, GNN）：一種專門設(shè)計(jì)用來處理圖形結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型，可用于社交網(wǎng)絡(luò)分析、分子結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。自注意力機(jī)制（Self-Attention Mechanism）：一種特殊的注意力機(jī)制，它允許輸入序列中的每個(gè)元素都能注意到該序列中的所有其他元素，從而幫助捕捉長距離依賴關(guān)系。

編碼器-解碼器架構(gòu)（Encoder-Decoder Architecture）：一種常見的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，用于處理序列到序列的任務(wù)，如機(jī)器翻譯。編碼器將輸入序列轉(zhuǎn)換為一個(gè)中間表示形式，而解碼器則根據(jù)這個(gè)中間表示生成輸出序列。

殘差連接/跳躍連接（Residual/Skip Connections）：在網(wǎng)絡(luò)層之間添加直接連接，使得信息可以跳過一層或多層直接傳遞到后面的層中。這種方法有助于訓(xùn)練非常深的網(wǎng)絡(luò)，緩解梯度消失問題。

歸一化層（Normalization Layers）：包括批歸一化（Batch Normalization）、層歸一化（Layer Normalization）等，通過調(diào)整和縮放激活值來加速訓(xùn)練過程并穩(wěn)定訓(xùn)練。

正則化（Regularization）：用于防止過擬合的技術(shù)，常見的方法包括L2正則化、Dropout等。

Dropout：一種正則化技術(shù)，在訓(xùn)練過程中隨機(jī)“丟棄”神經(jīng)元（即設(shè)置其激活值為零），以避免模型對(duì)特定神經(jīng)元的過度依賴，從而提高泛化能力。

激活函數(shù)（Activation Function）：引入非線性因素到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，使得模型能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的模式。常用的激活函數(shù)包括ReLU、Sigmoid、Tanh等。

嵌入層（Embedding Layer）：將離散的類別型數(shù)據(jù)（如詞匯表中的單詞）映射到連續(xù)向量空間的一種方式，常用于自然語言處理任務(wù)。

訓(xùn)練方法與技術(shù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集：大模型訓(xùn)練所需的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，包含了各種語言樣本，用于模型的學(xué)習(xí)、驗(yàn)證和測(cè)試其性能。它不僅支持模型的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)過程，還通過驗(yàn)證和測(cè)試集來評(píng)估和優(yōu)化模型的表現(xiàn)。

參數(shù)量：模型中可調(diào)節(jié)的數(shù)值，用于調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為。

深度學(xué)習(xí)：一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，特別適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)不僅僅適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，它還特別擅長自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征，減少了手工設(shè)計(jì)特征的需求。

預(yù)訓(xùn)練（Pre-training）：在大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)上訓(xùn)練模型，學(xué)習(xí)通用的語言規(guī)律。

微調(diào)（Fine-tuning）：在預(yù)訓(xùn)練模型基礎(chǔ)上，用特定領(lǐng)域的小規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)一步訓(xùn)練。

監(jiān)督微調(diào)（Supervised Fine-Tuning，SFT）：使用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練，使其在特定任務(wù)上表現(xiàn)更好。少樣本學(xué)習(xí)（Few-shot Learning）：在只有少量標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下訓(xùn)練模型，使其能夠快速適應(yīng)新任務(wù)。

零樣本學(xué)習(xí)（Zero-shot Learning）：模型在沒有見過特定類別的數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行推理。

對(duì)抗訓(xùn)練（Adversarial Training）：通過生成對(duì)抗樣本來訓(xùn)練模型，增強(qiáng)其魯棒性。

超參數(shù)調(diào)優(yōu)（Hyperparameter Tuning）：對(duì)模型的超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以提高模型性能。

自監(jiān)督學(xué)習(xí)（Self-Supervised Learning）：通過輸入數(shù)據(jù)本身的部分信息來生成標(biāo)簽。

人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）：通過人類反饋優(yōu)化模型輸出，使其更符合人類價(jià)值觀。

Scaling Law（縮放定律）：描述模型性能如何隨著模型規(guī)模（如參數(shù)數(shù)量）、數(shù)據(jù)集大小和計(jì)算資源的增加而變化的規(guī)律。Scaling Law表明，模型性能通常會(huì)按照冪律關(guān)系改善。

遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）：將一個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)遷移到另一個(gè)領(lǐng)域以改進(jìn)學(xué)習(xí)效率和效果的方法。

元學(xué)習(xí)（Meta-learning）：也稱為“學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)”，通過從多個(gè)相關(guān)任務(wù)中學(xué)習(xí)來提高新任務(wù)的學(xué)習(xí)效率。

批量大?。˙atch Size）：在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，一次迭代中使用的樣本數(shù)量。影響模型訓(xùn)練的速度和穩(wěn)定性。

梯度下降（Gradient Descent）：一種優(yōu)化算法，通過最小化損失函數(shù)來更新模型參數(shù)，以改進(jìn)模型性能。

學(xué)習(xí)率（Learning Rate）：控制梯度下降步驟大小的超參數(shù)，對(duì)模型訓(xùn)練速度和最終性能有重要影響。

早停法（Early Stopping）：一種防止過擬合的技術(shù)，在驗(yàn)證集上的性能不再提高時(shí)停止訓(xùn)練。

數(shù)據(jù)增強(qiáng)（Data Augmentation）：通過對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行變換（如旋轉(zhuǎn)、縮放等），生成更多樣化的訓(xùn)練樣本，以增加模型的泛化能力。

聯(lián)合學(xué)習(xí)（Federated Learning）：一種機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)置，允許模型在多個(gè)分散的數(shù)據(jù)源上訓(xùn)練而不直接共享數(shù)據(jù)，保護(hù)隱私的同時(shí)利用分布式數(shù)據(jù)資源。

模型優(yōu)化與壓縮知識(shí)蒸餾/模型蒸餾（Knowledge Distillation/Model Distillation）：一種技術(shù)，通過訓(xùn)練一個(gè)小模型（學(xué)生模型）來模仿大模型（教師模型）的行為，以達(dá)到減少計(jì)算復(fù)雜度和資源消耗的目的。這種技術(shù)不僅限于大小模型之間的轉(zhuǎn)換，也可以用于模型間的知識(shí)遷移。

量化（Quantization）：將模型的參數(shù)和激活值映射到較低的位數(shù)（如從32位浮點(diǎn)數(shù)降至8位整數(shù)），以減少模型的存儲(chǔ)需求和計(jì)算復(fù)雜度。這有助于降低內(nèi)存占用并加速推理過程。

剪枝（Pruning）：去除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中冗余的權(quán)重或神經(jīng)元，包括非結(jié)構(gòu)化剪枝（逐個(gè)權(quán)重）和結(jié)構(gòu)化剪枝（如整個(gè)通道、濾波器或?qū)樱?，以達(dá)到壓縮模型的目的，簡化模型結(jié)構(gòu)，便于硬件實(shí)現(xiàn)。

稀疏激活（Sparse Activation）：采用特定類型的激活函數(shù)（如ReLU變體）或通過結(jié)構(gòu)化稀疏訓(xùn)練，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)在大部分情況下輸出零值，從而減少計(jì)算量和存儲(chǔ)需求。

模型壓縮（Model Compression）：通過一系列技術(shù)手段，如知識(shí)蒸餾、量化、剪枝等，減少模型的參數(shù)量和計(jì)算量，使其能夠在資源有限的設(shè)備上高效運(yùn)行。

低秩分解（Low-Rank Factorization）：通過近似高維矩陣為兩個(gè)或多個(gè)低維矩陣的乘積來減少模型參數(shù)量的技術(shù)，這種方法可以有效降低計(jì)算成本和存儲(chǔ)需求。

權(quán)重共享（Weight Sharing）：在某些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中，通過在不同位置使用相同的權(quán)重來減少參數(shù)數(shù)量。典型例子包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的濾波器重用，以及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重共享機(jī)制。

推理與應(yīng)用

推理（Inference）：模型在訓(xùn)練完成后，利用學(xué)到的知識(shí)根據(jù)輸入數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)輸出結(jié)果，用于解決實(shí)際問題或做出決策。

模型融合（Model Ensembling）：將多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果組合起來以提高總體性能，通過結(jié)合不同模型的優(yōu)勢(shì)來提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning）：結(jié)合深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，使代理能夠在復(fù)雜環(huán)境中通過試錯(cuò)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，廣泛應(yīng)用于游戲、機(jī)器人控制等領(lǐng)域。

多模態(tài)學(xué)習(xí)（Multimodal Learning）：訓(xùn)練能夠處理多種輸入形式（如文本、圖像、語音等）的模型，使得模型能夠理解和處理來自不同信息源的數(shù)據(jù)。

遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）：一種技術(shù)，通過將在一個(gè)領(lǐng)域或任務(wù)上學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用到另一個(gè)領(lǐng)域或任務(wù)上，以改進(jìn)學(xué)習(xí)效率和效果。這種方法特別適用于目標(biāo)領(lǐng)域數(shù)據(jù)稀缺的情況，通過利用源領(lǐng)域的豐富知識(shí)來加速學(xué)習(xí)過程并提高模型性能提示詞（Prompt）：在生成式模型中，用于引導(dǎo)模型生成特定內(nèi)容的輸入文本。精心設(shè)計(jì)的提示詞可以顯著影響模型輸出的質(zhì)量，適用于文本生成、問答系統(tǒng)等多種任務(wù)。

上下文窗口（Context Window）：模型在處理輸入數(shù)據(jù)時(shí)能夠“看到”的上下文范圍，對(duì)于捕捉序列數(shù)據(jù)中的依賴關(guān)系至關(guān)重要。

在線學(xué)習(xí)（Online Learning）：模型能夠?qū)崟r(shí)更新其參數(shù)以適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)環(huán)境，特別適用于數(shù)據(jù)流持續(xù)到達(dá)的應(yīng)用場(chǎng)景，如推薦系統(tǒng)和金融市場(chǎng)分析。

計(jì)算與性能優(yōu)化

混合精度訓(xùn)練（Mixed-Precision Training）：通過結(jié)合使用16位和32位浮點(diǎn)數(shù)來加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程，同時(shí)減少內(nèi)存占用。這不僅提高了計(jì)算效率，還允許在相同的硬件上訓(xùn)練更大規(guī)模的模型。

自適應(yīng)計(jì)算（Adaptive Computation）：根據(jù)任務(wù)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算資源的分配，以優(yōu)化性能或能效比。例如，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，某些層可能需要更高的計(jì)算能力，而其他層則不需要。

批處理（Batching）：一次性處理多個(gè)樣本以提高計(jì)算效率的技術(shù)，通過充分利用現(xiàn)代硬件（如GPU）的并行處理能力，顯著加快訓(xùn)練速度。

并行計(jì)算（Parallel Computing）：將計(jì)算任務(wù)拆分成多個(gè)子任務(wù)并在多個(gè)處理器或核心上同時(shí)執(zhí)行，以加快處理速度，對(duì)于縮短大型模型的訓(xùn)練時(shí)間和提升推理效率至關(guān)重要。

硬件加速（Hardware Acceleration）：利用專門設(shè)計(jì)用于加速特定類型計(jì)算任務(wù)的硬件（如GPU、TPU）來加速模型的訓(xùn)練和推理過程，提供比通用CPU更高的計(jì)算能力和效率。

分布式訓(xùn)練（Distributed Training）：通過在網(wǎng)絡(luò)中的多臺(tái)機(jī)器之間分配訓(xùn)練任務(wù)來加速訓(xùn)練過程，特別適用于處理極其龐大的數(shù)據(jù)集和模型參數(shù)。

內(nèi)存優(yōu)化（Memory Optimization）：采用各種技術(shù)減少訓(xùn)練過程中所需的內(nèi)存消耗，使得可以在有限的硬件資源上訓(xùn)練更大的模型，如梯度累積和檢查點(diǎn)機(jī)制等。

數(shù)據(jù)與標(biāo)簽

數(shù)據(jù)清洗（Data Cleaning）：處理數(shù)據(jù)集中的錯(cuò)誤、不完整、重復(fù)或無關(guān)的數(shù)據(jù)的過程，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型性能。

特征工程（Feature Engineering）：從原始數(shù)據(jù)中提取有用的特征，以便更好地訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這包括特征選擇、特征創(chuàng)建和轉(zhuǎn)換等過程。

數(shù)據(jù)標(biāo)注（Data Annotation）：為訓(xùn)練監(jiān)督學(xué)習(xí)模型而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記的過程，涉及將類別標(biāo)簽或其他注釋附加到數(shù)據(jù)點(diǎn)上。

數(shù)據(jù)增強(qiáng)（Data Augmentation）：通過生成新的訓(xùn)練樣本來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，如圖像旋轉(zhuǎn)、縮放等，以提高模型的泛化能力和魯棒性。

合成數(shù)據(jù)（Synthetic Data）：通過算法生成的人工數(shù)據(jù)，用于補(bǔ)充或替代真實(shí)世界的數(shù)據(jù)。合成數(shù)據(jù)可以在數(shù)據(jù)稀缺、敏感或難以收集的情況下提供幫助，尤其是在需要保護(hù)隱私的環(huán)境中。它廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛汽車、醫(yī)療影像分析等領(lǐng)域，通過模擬不同的場(chǎng)景來擴(kuò)展訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

硬標(biāo)簽（Hard Labels）：指的是明確的分類標(biāo)簽，通常是單熱編碼（one-hot encoding）形式，表示樣本屬于某一特定類別。

軟標(biāo)簽（Soft Labels）：不同于硬標(biāo)簽的確定性分類，軟標(biāo)簽提供了教師模型預(yù)測(cè)的概率分布，反映了每個(gè)類別的可能性。這種方法可以傳遞更多的信息，例如在知識(shí)蒸餾中，使用軟標(biāo)簽可以幫助學(xué)生模型更好地學(xué)習(xí)教師模型的知識(shí)。

模型評(píng)估與調(diào)試

對(duì)抗樣本（Adversarial Examples）：通過向輸入數(shù)據(jù)添加細(xì)微且難以察覺的擾動(dòng)來誘使機(jī)器學(xué)習(xí)模型產(chǎn)生錯(cuò)誤輸出的數(shù)據(jù)點(diǎn)。這些樣本常用于測(cè)試模型的安全性和魯棒性。

可解釋性（Explainability）：指的是模型決策過程的透明度和可理解性，即能夠清楚地解釋模型為什么做出特定預(yù)測(cè)的能力。這對(duì)于確保模型的公平性、避免偏見以及增強(qiáng)用戶信任至關(guān)重要。

局部搜索（Local Search）：一種優(yōu)化算法，通過在解空間中尋找局部最優(yōu)解，并試圖從局部最優(yōu)解出發(fā)找到全局最優(yōu)解。盡管不是直接與模型評(píng)估相關(guān)，但在某些情況下可用于優(yōu)化模型參數(shù)。

模型的可擴(kuò)展性（Scalability）：指模型處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜任務(wù)時(shí)的擴(kuò)展能力，包括計(jì)算資源的有效利用和分布式訓(xùn)練策略的應(yīng)用等。

模型的魯棒性（Robustness）：模型在面對(duì)噪聲、對(duì)抗攻擊或數(shù)據(jù)分布偏移時(shí)保持穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性的能力。一個(gè)魯棒性強(qiáng)的模型能夠在各種條件下保持良好的性能。

模型的泛化能力（Generalization）：模型在未見過的新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好的能力，是衡量模型是否過擬合的重要指標(biāo)。良好的泛化能力意味著模型不僅能在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，在新數(shù)據(jù)上也能有出色的表現(xiàn)。

交叉驗(yàn)證（Cross-validation）：一種統(tǒng)計(jì)方法，通過將數(shù)據(jù)集劃分為幾個(gè)子集并循環(huán)使用這些子集進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試來評(píng)估模型性能。這種方法有助于更準(zhǔn)確地估計(jì)模型的泛化能力，并減少因數(shù)據(jù)劃分不同而導(dǎo)致的結(jié)果波動(dòng)。

混淆矩陣（Confusion Matrix）：用于描述分類模型性能的一種表格，顯示了每個(gè)類別的實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之間的對(duì)比情況，提供了關(guān)于分類器誤差類型的詳細(xì)信息。

精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)（Precision, Recall, F1 Score）：精確率是指預(yù)測(cè)為正類的樣本中有多少是真正正確的；召回率是指所有實(shí)際為正類的樣本中有多少被正確識(shí)別出來；F1分?jǐn)?shù)則是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，提供了一個(gè)單一的指標(biāo)來評(píng)價(jià)模型性能。

AUC-ROC曲線（Area Under the Curve - Receiver Operating Characteristic Curve）：用于評(píng)估二分類模型性能的一個(gè)圖形工具，展示了模型區(qū)分正負(fù)類的能力。AUC值越接近于1，表示模型的分類效果越好。

模型校準(zhǔn)（Model Calibration）：確保模型預(yù)測(cè)的概率反映了真實(shí)發(fā)生的概率的過程。良好的校準(zhǔn)對(duì)于需要概率估計(jì)的任務(wù)非常重要。

偏差-方差權(quán)衡（Bias-Variance Tradeoff）：描述了模型復(fù)雜度與誤差之間的關(guān)系。高偏差通常意味著模型過于簡單而欠擬合，高方差則意味著模型過于復(fù)雜而過擬合。

特征與數(shù)據(jù)處理特征提?。‵eature Extraction）：從原始數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征以用于訓(xùn)練的過程。例如，在圖像處理中，可能涉及到邊緣檢測(cè)、顏色直方圖等；在文本分析中，則可能包括詞袋模型、TF-IDF值等。有效的特征提取能夠顯著提高模型性能。

特征選擇（Feature Selection）：從所有可用特征中挑選出對(duì)模型最有幫助的一組特征，目的是減少維度并避免過擬合，同時(shí)提升模型性能。

特征構(gòu)建（Feature Construction）：創(chuàng)建新的特征或修改現(xiàn)有特征以更好地捕捉數(shù)據(jù)中的模式。這可以通過數(shù)學(xué)變換、組合現(xiàn)有特征等方式實(shí)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化（Data Standardization / Normalization）：將不同尺度的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到相同的尺度上，以便于某些機(jī)器學(xué)習(xí)算法的處理。標(biāo)準(zhǔn)化通常是基于均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行的，而歸一化則是將數(shù)值縮放到一個(gè)特定范圍（如0到1之間）。

倫理與公平性

模型的倫理和偏見（Ethics and Bias）：指模型在訓(xùn)練和應(yīng)用過程中可能存在的倫理問題和偏見。這些問題包括但不限于性別、種族、年齡等方面的歧視性偏差，以及隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)使用合法性等倫理考量。解決這些問題對(duì)于構(gòu)建公平、透明和負(fù)責(zé)任的人工智能系統(tǒng)至關(guān)重要。

透明度（Transparency）：指模型決策過程對(duì)用戶的公開程度，以及用戶理解模型工作原理的能力。高透明度有助于建立信任，并允許用戶了解模型是如何做出決策的，這對(duì)于識(shí)別和糾正潛在的偏見和不公平現(xiàn)象非常重要。

公平性（Fairness）：指機(jī)器學(xué)習(xí)模型在不同群體之間的表現(xiàn)是否公正。評(píng)估模型的公平性通常涉及檢查是否存在對(duì)某些群體不利的偏見，并采取措施減輕這種偏見，以確保所有用戶都能得到公平對(duì)待。

問責(zé)制（Accountability）：指確定誰對(duì)AI系統(tǒng)的決策負(fù)責(zé)的過程。這涉及到法律、倫理和技術(shù)層面的問題，確保當(dāng)模型出現(xiàn)錯(cuò)誤或造成傷害時(shí)，有明確的責(zé)任人或機(jī)制來處理。

其他

長程依賴（Long-range Dependencies）：模型在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，能夠捕捉到數(shù)據(jù)中遠(yuǎn)距離元素之間的關(guān)系。這對(duì)于理解文本、音頻或其他序列數(shù)據(jù)中的上下文信息至關(guān)重要。

能力密度（Capability Density）：由清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出，用于評(píng)估不同規(guī)模大語言模型的訓(xùn)練質(zhì)量。能力密度定義為目標(biāo)模型的有效參數(shù)大小與實(shí)際參數(shù)大小的比率，旨在衡量模型的實(shí)際效能與其理論最大效能之間的差距。

隱私保護(hù)（Privacy Protection）：指在數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)和使用過程中保護(hù)個(gè)人隱私的技術(shù)和策略。包括差分隱私、同態(tài)加密等方法，確保個(gè)人信息不被濫用。

數(shù)據(jù)多樣性（Data Diversity）：指訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含來自不同背景、文化和特征的數(shù)據(jù)的程度。提高數(shù)據(jù)多樣性可以幫助減少模型偏見，促進(jìn)更公平的結(jié)果。