.01大白话大模型Transformer架构-基于自注意力机制的神经网络结构
.02大白话大模型自注意力（Self-Attention）-序列内部元素关联计算
.03大白话大模型多头注意力（Multi-HeadAttention）-并行多组注意力机制
·04大白话大模型位置编码（PositionalEncoding）-注入序列位置信息
.05大白话大模型词嵌入（WordEmbedding）-词语的向量化表示
.06注意力机制（Attention）-动态权重分配技术
.07大白话大模型参数规模（ParameterScale）-模型可训练参数总量
·08大白话大模型预训练（Pre-training）-大规模无监督学习阶段
.09大白话大模型微调（Fine-tuning）-特定任务的有监督训练
.10大白话大模型零样本学习（Zero-shotLearning）-无示例直接推理
·11大白话大模型少样本学习（Few-shotLearning）-少量示例引导推理
.12大白话大模型提示工程（PromptEngineering）-设计优化输入提示
.13大白话大模型思维链（Chain-of-Thought）-分步推理提示技术
.14大白话大模型指令微调（InstructionTuning）-指令响应优化训练
·15大白话大模型人类反馈强化学习（RLHF）-基于人类偏好的优化
.16大白话大模型困惑度（Perplexity）-语言模型评估指标
.17大白话大模型生成式AI（GenerativeAI）-内容生成类模型
·18大白话大模型解码策略（DecodingStrategy）-文本生成采样方法
.19大白话大模型温度参数（Temperature）-控制生成随机性
.20大白话大模型Top-k采样-限制候选词范围的生成策略
.21大白话大模型Top-p采样（NucleusSampling）-基于概率累积的动态候选词选择
.22束搜索（BeamSearch）-保留多个候选序列的生成策略
·23灾难性遗忘（CatastrophicForgetting）-微调导致旧知识丢失
.24持续学习（ContinualLearning）-增量式学习新任务
.25模型蒸馏（ModelDistillation）-大模型压缩为小模型
·26稀疏化（Sparsification）-减少模型参数密度
.27量化（Quantization）-降低模型参数精度以减小体积
.28MoE（MixtureofExperts）-动态激活部分模型参数
.29模型并行（ModelParallelism）-分布式训练策略
·30数据并行（DataParallelism）-多GPU同步训练;
·31梯度检查点（GradientCheckpointing）-内存优化技术
.32FlashAttention-高效注意力计算优化
.33KV缓存（Key-ValueCache）-加速自回归生成
·34上下文窗口（ContextWindow）-模型处理的最大文本长度
.35长文本建模（Long-ContextModeling）-扩展上下文能力
.36RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）-检索增强生成
.37对齐（Alignment）-模型行为与人类价值观匹配
·38红队测试（RedTeaming）-对抗性安全评估
.39多模态（Multimodal）-融合文本/图像/音频等输入
.40跨模态学习（Cross-ModalLearning）-多模态知识迁移
·41缩放定律（ScalingLaws）-模型性能与规模的关系规律
.42涌现能力（EmergentAbilities）-大模型表现出的突现特性
·43指令遵循（InstructionFollowing）-执行自然语言指令的能力
·44思维树（TreeofThought,ToT）-多路径推理框架
·45自洽性（Self-Consistency）-生成结果逻辑一致性
.46幻觉（Hallucination）-模型生成虚假或错误信息
.47事实性（Factuality）-生成内容的真实准确性
·48偏见缓解（BiasMitigation）-减少模型输出中的偏见