# 大模型技术
# 概述
大模型技术是当前AI领域最前沿的研究方向之一，以Transformer为代表的架构在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。本章节将详细介绍大模型相关的核心技术。
# 核心技术
# Transformer架构
- 自注意力机制
- 多头注意力
- 位置编码
- 编码器-解码器结构
- 残差连接和层归一化
# 预训练模型
- BERT系列
- BERT
- RoBERTa
- ALBERT
- GPT系列
- GPT-2
- GPT-3
- GPT-4
- T5/PaLM等其他模型
# 微调技术
- 全量微调
- 提示学习（Prompt Learning）
- 参数高效微调
- LoRA
- Prefix Tuning
- P-Tuning
- 指令微调
# 推理优化
- 量化技术
- INT8/INT4量化
- 知识蒸馏
- 稀疏化
- 结构化剪枝
- 动态稀疏
- 部署优化
- ONNX转换
- TensorRT加速
- 分布式推理
# 应用场景
- 自然语言处理
- 文本生成
- 机器翻译
- 问答系统
- 多模态任务
- 图文生成
- 视频理解
- 专业领域应用
- 代码生成
- 科学计算
# 发展趋势
- 模型规模增长
- 训练效率提升
- 领域适应性增强
- 推理成本优化
- 可解释性研究
# 实践指南
- 硬件要求和资源规划
- 预训练数据准备
- 分布式训练部署
- 模型评估和优化
- 成本效益权衡