# 大模型调研思维导图 ## 1. 大模型概述 - **定义**：什么是大模型？（如GPT、BERT等） - **特点** - 深层神经网络 - 海量参数 - 预训练与微调 - **发展历程** - 早期模型（如Word2Vec） - 当前主流模型（如GPT系列、BERT） - 最新进展（如ChatGPT、LLM等） ## 2. 大模型的架构 - **基础结构** - 神经元 - 层（输入层、隐藏层、输出层） - **经典架构** - 前馈神经网络 - 卷积神经网络（CNN） - 循环神经网络（RNN）与变种（LSTM、GRU） - **自注意力机制** - 定义与原理 - 在大模型中的应用 ## 3. 大模型训练 - **数据收集** - 数据来源 - 数据清洗与标注 - **训练方法** - 预训练 - 微调 - **训练挑战** - 计算资源消耗 - 数据偏见问题 - 过拟合与正则化 ## 4. 大模型应用场景 - **自然语言处理** - 语言生成 - 文本分类 - 情感分析 - **计算机视觉** - 图像识别 - 图像生成 - **推荐系统** - 用户行为预测 - 个性化推荐 ## 5. 性能评估 - **指标** - 准确率 - 精确率、召回率 - F1分数 - **基准测试** - GLUE - SQuAD - ImageNet ## 6. 大模型的挑战与机遇 - **技术挑战** - 资源需求（计算、存储） - 数据隐私与安全问题 - **伦理与社会问题** - 内容生成的不当使用 - 偏见与公平性 - **未来机遇** - 跨领域应用（如医学、金融） - 增强人机协作 ## 7. 大模型的前沿研究方向 - **模型蒸馏** - 定义与优势 - 应用案例 - **自适应模型** - 动态调整能力 - 持续学习 - **小模型与大模型的结合** - 提升效率 - 降低成本 ## 8. 重要研究机构与公司 - **学术机构** - 斯坦福大学 - MIT - **科技公司** - OpenAI - Google DeepMind - Facebook AI Research ## 9. 相关工具与资源 - **开源框架** - TensorFlow - PyTorch - **预训练模型库** - Hugging Face Model Hub - TensorFlow Hub - **社区与论坛** - GitHub - Reddit AI 论坛 ## 10. 学习与发展资源 - **在线课程** - Coursera、edX课程 - **书籍推荐** - 深度学习基础 - 自然语言处理与大模型 - **研究论文** - 每年的顶会论文回顾（如NeurIPS、ICLR） --- 通过这种结构化的思维导图，我们可以更清晰且系统地理解大模型调研的各个方面。这种方式有助于记忆和深入研究每个子主题。