大模型基础 发表于 2026-04-12 更新于 2026-04-14 分类于 大模型 阅读次数： Valine： 本文字数： 214 阅读时长 ≈ 1 分钟 大模型基础以ChatGPT为例，ChatGPT所依赖的基础知识包括深度学习、⾃然语⾔处理（Natural LanguageProcessing，NLP）[通过时序神经网络实现的]、循环神经⽹络(（Recurrent Neural Network，RNN）)和注意⼒机制 张量(Tensor)LLM中，基本的操作数据类型就是张量(可以理解为是多维数组或矩阵)。 标量是0维张量，向量是1维张量，矩阵是2维张量。在深度学习中，经常处理高维张量 相关文章 ChatGPT实现 欢迎关注我的其它发布渠道 公众号 掘金 CSDN 思否 简书