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知识蒸馏是一种模型压缩和知识迁移的技术。它的主要目的是将一个复杂的、高性能的大型模型（称为教师模型）所学到的知识，提炼并传递给一个相对简单的小型模型（称为学生模型），使得学生模型能够在保持一定性能的同时，减少模型的复杂度，提高推理速度和效率。
复杂系统是由大量相互作用的组件（元素）组成的系统，这些组件之间的相互作用是非线性的，并且系统整体呈现出的行为和特性不能简单地从单个组件的性质及其简单相加来推断。复杂系统通常具有多个层次的组织和结构，并且在不同的时间和空间尺度上展现出动态变化的特点。
智能决策是一种利用人工智能技术、数据挖掘、机器学习等先进方法，结合领域知识和大量数据，以自动化或半自动化的方式为复杂问题提供高质量决策支持的过程。它的目的是通过对各种信息的有效整合和分析，模拟人类的决策思维，或者超越人类决策的局限性，从而快速、准确地做出最优或满意的决策。
显著图是一种在计算机视觉、机器学习等领域广泛使用的工具，用于突出显示图像（或其他数据形式）中最显著、最能吸引注意力的区域。它本质上是一个与原始图像尺寸相同（或经过适当缩放）的映射图，其中每个像素的值表示该像素在整个图像中的显著程度。这些值可以通过各种算法和技术进行计算，较高的值表示该像素所在区域在视觉或语义上更重要、更值得关注。
随着机器学习在众多领域的广泛应用，如医疗诊断、金融风险评估、司法决策等，人们对模型决策过程的理解需求日益增长。Explainable Machine Learning应运而生，它致力于使机器学习模型的决策过程和输出结果能够被人类理解。
可解释性机器学习是指能够以人类可理解的方式，揭示机器学习模型（如神经网络、决策树等）是如何做出预测或决策的。这包括解释模型的输入特征如何影响输出，模型的内部结构和机制如何运作，以及在给定的输入下，为什么会产生特定的输出。
相似性是一个用于衡量两个或多个对象之间在某些特征、属性或关系方面接近程度的概念。在众多领域，如数据挖掘、机器学习、信息检索、计算机视觉等，相似性的度量都是非常关键的环节，它帮助我们理解对象之间的关联，进行分类、聚类、检索等操作。
t - SNE是一种广泛用于高维数据可视化和降维的机器学习算法。它的主要目的是将高维数据映射到低维空间（通常是二维或三维），同时尽可能地保留数据点之间的相对距离和分布关系。这种算法在数据分析、数据挖掘、机器学习等众多领域发挥着重要作用，尤其是在处理复杂的高维数据集时，能够帮助研究人员直观地理解数据的结构和模式。
智能体是一个具有自主性、感知能力、决策能力和执行能力的实体，能够在环境中独立地采取行动以实现特定的目标。
大模型架构深入剖析
在人工智能领域，大规模模型凭借其强大的自学习能力和突出的实验效果，已成为现代AI系统的基石。本文将从模型基础构成、训练算法、优化策略到实际应用，对大模型架构进行深入剖析，并探讨其未来发展路径。
大规模模型的核心由基础模块和学习机制组成，其中Transformer架构尤为重要。Transformer依托自注意力机制，能够高效处理大量数据并优化文本表示。
Transformer通过全局观测解决了传统RNN类模型长距离信息传递不足的问题，其主要构成包括：
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Manifold Learning是机器学习和数据分析领域中一个重要的概念。它主要用于处理高维数据，试图发现高维数据中隐藏的低维结构。在实际的数据中，许多高维数据集实际上是分布在一个低维的流形（manifold）上的。例如，想象一张被揉皱的纸，这张纸本身是二维的，但在三维空间中呈现出复杂的形状；同样，高维数据可能在更高维的空间中“扭曲”，而流形学习的目的就是将其展开并找到其本质的低维结构。