Transformer模型的主要组成部分包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder），由多个层组成。每个编码器层包括多头注意力（Multi-head Attention）和点式前馈网络（Point-wise Feed Forward Network）。解码器层则包括遮挡的多头注意力、多头注意力（使用编码器输出）和点式前馈网络。Transformer模型的关键创新之一是位置编码（Positional Encoding），为序列中的每个标记提供位置信息，使模型能理解序列的顺序。另一个关键创新是自注意力机制，支持模型在处理一个标记时，同时考虑序列中的其他所有标记，捕捉它们之间的关系。Transformer模型已经在多种应用中得到...

专家组合（Mixture of Experts, MoE）的概念最早源于1991年的论文《Adaptive mixtures of local experts》，三十多年来得到了广泛的探索和发展。近年来，随着稀疏门控MoE的出现和发展，尤其是与基于Transformer的大型语言模型（LLM）相结合，这种技术焕发出了新的生机。MoE作为一种强大的机器学习技术，已经在多个领域展现出其提升模型性能和效率的能力。MoE可以根据算法设计、系统设计和应用进行分类。在算法设计方面，MoE的关键组件是门控函数，它负责协调专家计算的使用和组合专家的输出。门控函数可以是稀疏的、密集的或soft的，每种类型都有其特定的应用场景和优势。 什么是专家...

基础模型（Foundation Models）是人工智能领域的一个重要进步，它们通过在大规模数据集上的预训练，为各种任务提供了强大的能力和灵活性。通过适当的评估和定制，基础模型可以为企业带来显著的价值和创新机会。随着技术的不断发展，基础模型将继续在多个领域发挥关键作用。基础模型使用深度神经网络架构，通过自监督学习技术训练，能从数据中自动学习特征。在大规模、多样化的数据集上进行训练，能泛化到多种不同的任务。可以通过微调（Fine-tuning）等方式，适应特定的下游任务，如文本生成、图像识别等。基础模型的参数数量通常非常庞大，例如GPT-3拥有1750亿个参数。 什么是基础模型 基础模型（Foundation Models）是...

机器人流程自动化（Robotic Process Automation, RPA）是一种软件技术，通过模拟人类行为与数字系统和软件进行互动，以自动化执行重复性、规律性的任务。RPA与人工智能（AI）结合，可以扩展其处理认知流程的能力，如理解文档、可视化屏幕和理解语音等。这种结合为全球企业解锁了大量新的机遇，RPA可以作为AI的“最后一英里”交付系统，将机器智能深入到日常操作中。 什么是机器人流程自动化 机器人流程自动化（Robotic Process Automation, RPA）是一种软件技术，通过模拟人类行为与数字系统和软件进行互动，实现业务流程的自动化。RPA软件机器人能够模仿人类执行数据输入、交易处理等工作，提高效...

前向链结（Forward Chaining）是一种推理方法，用于基于已知事实逐步推导出结论。它从已知的起始事实或规则开始，通过匹配规则的条件部分，根据匹配结果执行相应的操作，逐步推导出新的结论。这一过程一直持续，直到达到所需的目标或无法再进一步推导为止。前向链结主要应用于专家系统和人工智能领域，用于推断和决策制定。 什么是前向链结 前向链结（Forward Chaining）是在人工智能领域中使用推理引擎进行自动推理的方法。是数据驱动的推理策略，从已知事实出发，通过应用一系列规则来推导出新的事实，直到达到某个目标或无法继续推导为止。 前向链结的工作原理 推理引擎从知识库中的已知事实开始。这些事实是不需要通过其他事实推导出...

目标函数（Objective Function）是优化问题中的一个核心概念，它表示需要被最大化或最小化的函数，以便针对给定问题实现最佳结果。在数学术语中，目标函数通常表示为 f(x)f(x)，其中 xx 表示影响结果的决策变量。目标函数在优化中的作用是作为评估不同解决方案性能的标准，通过明确定义目标函数，可以系统地探索各种选项，并确定哪种解决方案能产生最有利的结果。目标函数可以是线性的或非线性的，线性目标函数的特点是决策变量之间存在线性关系，而非线性目标函数涉及更复杂的关系。在实际应用中，建立目标函数的过程就是寻找设计变量与目标的关系的过程，目标函数和设计变量的关系可以用曲线、曲面或超曲面来表示。在最优化设计中，有时会建立多个目标函...

语义理解（Semantic Understanding）是自然语言处理（NLP）中的一个重要领域，它涉及到从文本数据中提取意义和信息的过程。语义理解旨在理解和解释文本的内在含义，不仅仅是对单词或短语的简单理解，而是深入探索文本的语境、关系、意图和情感。语义理解在NLP中扮演着关键角色，为更高级的自然语言处理任务提供了基础，如问答系统、情感分析、摘要生成和机器翻译等。语义理解技术包括词义消歧、句法分析、语义角色标注等多个方面，这些技术可以帮助计算机更好地理解人类语言的含义和上下文信息，从而实现更加智能的自然语言交互。 什么是语义理解 语义理解（Semantic Understanding）是自然语言处理（NLP）中的一个重要领...

大模型幻觉是指在人工智能领域，尤其是大型语言模型中，模型生成的内容与现实世界的事实或用户输入的指令不一致的现象。这种幻觉可以分为事实性幻觉和忠实性幻觉：前者指生成内容与可验证的事实不符，后者指内容与用户指令或上下文不匹配。这种现象可能由数据缺陷、训练不充分或模型架构问题引起，导致模型输出不准确或不可靠的信息。 什么是大模型幻觉 大模型幻觉（Hallucinations of large models）指的是模型生成的内容与现实世界事实或用户输入不一致的现象。 大模型幻觉的工作原理 大语言模型中的幻觉源于数据压缩和不一致性。模型在训练过程中需要处理和压缩大量数据，这种压缩导致了信息的丢失，使模型在生成回复时可能会“填补空白...

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是 Anthropic 推出的开放协议，让大型语言模型（LLM）与外部工具和数据源实现无缝通信。采用客户端–服务器架构，通过标准化接口，让LLM应用能安全、高效地连接到各种数据源和工具，如数据库、文件系统、第三方API等。MCP的核心优势在于统一性、安全性和扩展性。支持工具、资源和提示三种功能，能帮助用户完成多种任务，如文件管理、信息查询、沟通辅助等。MCP协议为AI与外部数据资源的连接提供了标准化桥梁，有望推动AI应用的进一步发展和普及。 什么是模型上下文协议 模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）是一种开放协议，让大型语...

上下文嵌入（Contextual Embedding）是自然语言处理（NLP）领域的一项重要技术，它通过考虑词语在特定上下文中的用法来生成词的向量表示。与传统的静态词嵌入（如Word2Vec和GloVe）相比，上下文嵌入能够捕捉词义的多义性和上下文依赖性，在各种NLP任务中取得了显著的性能提升。 什么是上下文嵌入 上下文嵌入（Contextual Embedding）是一种将词汇映射到向量空间的技术，它为每个词生成一个基于其上下文的表示。这些表示能够捕捉词汇在不同上下文中的多样用法，并编码可以跨语言转移的知识。与传统的全局词表示不同，上下文嵌入超越了词级语义，因为每个标记都与整个输入序列的函数相关联。 上下文嵌入的工作原理...