术语表
通过术语表,您可以了解涵盖 AI 技术及相关领域核心术语,为您理解产品功能与技术原理提供基础概念参考。
| 术语类别 | 术语名称/缩写 | 定义说明 |
|---|---|---|
| 模型与算法技术 | LoRA(Low-Rank Adaptation) | 轻量级模型微调技术,通过低秩矩阵分解减少微调参数,适用于文生图、大语言模型等场景。 |
| LLM(Large Language Model) | 基于海量文本训练的大型语言模型,支持文本创作、问答等任务,如 Qwen2.5、GLM-4。 | |
| SFT(Supervised Fine-Tuning) | 利用标注数据优化预训练模型,提升特定任务表现,适用于小数据集场景。 | |
| DPO(Direct Preference Optimization) | 基于人类偏好数据优化模型,提升大语言模型对话质量。 | |
| Transformers | 基于自注意力机制的架构,用于 NLP 任务,是 LLM 核心架构之一。 | |
| Diffusers | 生成式图像模型库,支持文生图、图生图,如 Stable Diffusion。 | |
| 函数调用/工具调用 | 大模型调用预设函数/工具的能力,实现跨工具协同(如调用天气 API)。 | |
| 数据与训练相关 | 数据集(Dataset) | 用于模型训练的结构化数据集合,分公开和私有,支持多种格式。 |
| 数据集卡片(Dataset Card) |