Scaling on 中文AI术语词典https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/scaling/Recent content in Scaling on 中文AI术语词典Hugozh-cnSat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000神经缩放定律https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/neural_scaling_law/Sat, 18 Jul 2026 11:28:12 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/neural_scaling_law/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>神经缩放定律描述了模型性能与其规模（包括数据集大小、参数量和计算预算）之间的可预测的幂律关系。这些定律表明，随着规模的扩大，模型性能会按特定规律提升。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>基于数据、参数或计算量增加来预测模型性能提升的经验关系。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>幂律关系</li> <li>参数缩放</li> <li>数据效率</li> <li>计算最优训练</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>大语言模型的资源规划</li> <li>模型架构选择</li> <li>性能预测</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/chinchilla-optimization-chinchilla%E4%BC%98%E5%8C%96/">Chinchilla optimization (Chinchilla优化)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/loss-scaling-%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E7%BC%A9%E6%94%BE/">Loss scaling (损失缩放)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/emergent-abilities-%E6%B6%8C%E7%8E%B0%E8%83%BD%E5%8A%9B/">Emergent abilities (涌现能力)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/compute-budget-%E8%AE%A1%E7%AE%97%E9%A2%84%E7%AE%97/">Compute budget (计算预算)</a></li> </ul>DeepSeek V4https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/deepseek_v4/Sat, 18 Jul 2026 11:14:03 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/deepseek_v4/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>作为先前版本的继任者，DeepSeek V4暗示了DeepSeek模型系列的持续演进，重点在于增强可扩展性和鲁棒性。虽然具体的公开细节可能因依赖因素而异，但该版本旨在提供更长的上下文窗口和更好的人类对齐效果。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>DeepSeek V4是DeepSeek系列中的概念性或后续迭代版本，代表了模型扩展和多模态整合方面的进一步进展。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>模型扩展</li> <li>上下文窗口</li> <li>人类对齐</li> <li>幻觉减少</li> <li>多语言支持</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>长文档分析</li> <li>跨语言翻译</li> <li>企业知识库查询</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/deepseek-deepseek/">DeepSeek (DeepSeek)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E6%96%87%E9%95%BF%E5%BA%A6-context-length/">上下文长度 (Context Length)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E5%AF%B9%E9%BD%90-alignment/">对齐 (Alignment)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E7%9F%A5%E8%AF%86%E6%A3%80%E7%B4%A2-knowledge-retrieval/">知识检索 (Knowledge Retrieval)</a></li> </ul>大规模https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/large_scale/Sat, 18 Jul 2026 10:56:47 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/large_scale/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>大规模指的是 AI 系统中组件的规模，通常涉及数十亿参数、太字节级的训练数据或分布式计算集群。这种方法构成了&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>描述使用海量数据、参数或计算资源运行的 AI 系统或数据集。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>参数量</li> <li>分布式计算</li> <li>可扩展性</li> <li>资源密集型</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>训练像 GPT 这样的基础模型</li> <li>大数据分析管道</li> <li>分布式强化学习</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/distributed_training-%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E8%AE%AD%E7%BB%83/">distributed_training (分布式训练)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/big_data-%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE/">big_data (大数据)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/foundation_models-%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B/">foundation_models (基础模型)</a></li> </ul>大语言模型https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/large_language_models/Sat, 18 Jul 2026 10:52:16 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/large_language_models/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>该术语指代更广泛的应用范式，即利用具有数十亿参数的模型在各种语言任务中进行零样本或少样本学习。与专用模型不同，</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>利用扩展的神经网络进行广泛领域的自然语言理解和生成任务的范式。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>零样本学习</li> <li>提示工程</li> <li>泛化能力</li> <li>参数量级</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>多轮对话系统</li> <li>语义搜索</li> <li>数据提取</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E5%B0%91%E6%A0%B7%E6%9C%AC%E5%AD%A6%E4%B9%A0-few-shot-learning/">少样本学习 (Few-Shot Learning)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E6%96%87%E5%AD%A6%E4%B9%A0-in-context-learning/">上下文学习 (In-Context Learning)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E7%94%9F%E6%88%90%E5%BC%8Fai-generative-ai/">生成式AI (Generative AI)</a></li> </ul>