什么是仅解码器模型？
仅解码器模型（Decoder-Only Model）是一种在人工智能领域中基于Transformer架构的神经网络模型，它仅包含解码器部分，而不使用编码器，专门用于序列生成任务如文本生成、语言建模和对话系统。这种模型通过自回归机制预测序列中 […]
分类： AI产品术语
什么是仅编码器模型？
仅编码器模型（Encoder-Only Model）是Transformer架构的一种特定实现形式，仅包含编码器模块，专注于将输入序列（如文本或图像）转化为高维的上下文表示，而不涉及解码器用于生成输出序列。这类模型通过自注意力机制捕获输入数 […]
什么是编码器-解码器结构？
编码器-解码器结构是一种在人工智能领域中广泛采用的神经网络架构，专为处理序列到序列的任务而设计，其中输入和输出均为序列数据。在这种结构中，编码器负责将输入序列（如一句话或一段音频）压缩并转化为一个固定长度的上下文向量，捕捉其核心语义信息；解 […]
什么是层归一化？
层归一化(Layer Normalization)是一种用于深度神经网络中的归一化技术，通过对每一层输入的均值和方差进行计算，并将输入调整至均值为0、方差为1的标准分布，从而加速训练收敛、提升模型稳定性。与批量归一化不同，它独立于批次大小， […]
什么是残差连接？
残差连接（Residual Connection）是深度神经网络中的一种核心架构设计，它通过在网络层间引入“捷径”（shortcut），将输入直接添加到某一层的输出上，形成残差块。具体而言，给定输入x，经过非线性变换层得到函数F(x)，则输 […]
什么是前馈神经网络（FFN）？
前馈神经网络（FFN，Feedforward Neural Network），亦称多层感知机（MLP），是一种基础的人工神经网络架构，其中信息严格单向流动——从输入层经过一个或多个隐藏层最终到达输出层，不存在任何循环或反馈连接。每个层由多个 […]
什么是位置编码？
位置编码（Positional Encoding）是一种在序列建模中为深度学习模型注入元素位置信息的关键技术。由于Transformer等自注意力模型本身不具备处理序列顺序的能力，位置编码通过为输入序列的每个元素添加一个独特的位置向量来表示 […]
什么是多头注意力？
多头注意力（Multi-head Attention）是一种在深度学习模型中广泛应用的注意力机制扩展形式，其核心在于将输入序列通过多个独立的“注意力头”并行处理，每个头在不同的表示子空间中计算元素间的相关性，最终合并结果以增强模型捕捉长距离 […]
什么是自注意力机制？
自注意力机制是Transformer架构中的核心组件，它使模型在处理序列数据（如文本或时间序列）时，能够动态计算每个元素对其他所有元素的注意力权重。具体而言，每个输入元素通过生成查询、键和值向量，引导模型聚焦于序列中最相关的部分，从而高效捕 […]
什么是Transformer架构？
Transformer架构是一种基于注意力机制的神经网络模型，由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中首次提出，专为处理序列数据（如自然语言）而设计。其核心创新是自注意力机制，允许模型并 […]