生成式模型 Generative Model
生成式模型(Generative Model)是能夠學習資料的機率分布並從中生成新樣本的機器學習模型,涵蓋 GAN、VAE、擴散模型等架構,廣泛應用於影像合成、文字生成與資料擴增。
生成式AI深度學習大型語言模型
瀏覽 AITerms.tw 中標籤為「大型語言模型」的 AI 術語,快速找到定義、FAQ 與 iPAS 考試重點。
生成式模型(Generative Model)是能夠學習資料的機率分布並從中生成新樣本的機器學習模型,涵蓋 GAN、VAE、擴散模型等架構,廣泛應用於影像合成、文字生成與資料擴增。
OpenAI 的自回歸語言模型,一個字接一個字生成文本,只使用 Decoder 架構
GPT是一種基於Transformer架構的大型語言模型,透過預訓練學習大量文本資料,用於生成文本、翻譯語言、回答問題等。
利用離散神經記憶碼本對知識編輯目標局部化的大型語言模型知識修正框架。
圖檢索增強(Graph RAG)利用知識圖譜結構化信息,提升檢索效率和答案準確性,優於傳統向量檢索。
貪婪解碼是一種序列生成方法,在每個時間步選擇概率最高的詞作為輸出,直到生成終止符號或達到最大長度。它簡單快速,但可能陷入局部最佳解。
一種高效的注意力機制,將多個查詢頭共享同一組鍵值頭,減少模型參數和記憶體消耗,同時保持性能不下降。
AI安全護欄是用於限制AI系統行為,確保其符合預期規範和倫理標準的機制,防止產生有害或不當的輸出。