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duskmoon314/THU_AMA: 我的应用近世代数笔记
duskmoon314/THU_AMA: 我的应用近世代数笔记 近世代数，这个词汇听起来有些未来感，但实际上它指的是基于大模型在数据科学领域的最新突破。简单来说，它不再是传统的机器学习，而是利用深度学习的强大能力，直接从海量数据中提取知识，并进行推理和预测。就像一个超级大脑，能够处理我们人类难以理解的复杂问题。 这个“近世代数”的核心在于“大模型”的崛起。这些模型，比如GPT-3、PaLM等等，拥有数十亿甚至数千亿的参数，它们通过自监督学习，在大量文本数据中学会了语言的模式和规律。这种学习方式，让它们能够理解自然语言、进行文本生成、甚至解决一些逻辑推理问题。 我整理的笔记主要集中在理解这些大模型的原理和应用上。我特别关注了“知识蒸馏”这个概念，它允许我们将一个大型模型的知识压缩到一个较小的模型中，同时尽量保持模型的性能。这对于在资源有限的环境中部署大模型至关重要。 此外，我还记录了“因果推理”在近世代数中的重要性。传统的机器学习模型通常只能进行描述性分析，而近世代数模型则能够理解数据之间的因果关系，从而做出更准确的预测和决策。这就像在解决问题时，我们不仅仅是知道发生了什么，更要了解为什么会这样。 当然，近世代数还处于发展初期，充满了挑战和机遇。理解其背后的数学原理，例如神经网络结构、优化算法、以及概率模型，是掌握这项技术的关键。我一直在努力学习，希望能在这个快速发展的领域中找到自己的位置。
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近世代数
2025-08-02
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