大白话聊技术

ROUGE 和 BLEU 是用来评测大模型（尤其是自然语言处理模型）文本生成质量的两个常见指标，主要用于衡量模型生成的文本与参考答案（ground truth）的相似度。 1. ROUGE（Recal

你可以把预训练模型想象成一个“学霸”，在正式考试前，它已经刷了一大堆题（超大量的文本数据），掌握了很多知识（语言规律、语法等）。然后，我们可以让这个学霸针对某个特定科目再进行强化训练，比如让它专门去学

Embedding（嵌入向量） 是一种把文本、图片、音频等数据转换为计算机能理解的数字向量的技术。通过这种方式，计算机可以使用数学运算来比较它们的相似度，进行分类、聚类、搜索等任务。

MoE架构（Mixture of Experts，混合专家模型）就像一个"智能分工协作团队"。 举个生活化的例子：假设你同时收到一份数学题、一份语文作文和一份物理实验报告，你不需要自己搞定所有内容，而

Transformer 的底层原理可以用一个“团队协作+信息整合”的故事来比喻，咱们抛开数学公式，用大白话解释清楚。