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第514章 用steamdeck安装AI大模型的体验gpt4all（第2页）

——

想要模型尽量靠近大模型的性能，又要参数足够少。听起来很贪心，是吧？据开发者自己说，gpt4all

虽小，却在某些任务类型上可以和

chatgpt

相媲美。但是，咱们不能只听开发者的一面之辞。还是试试看比较好，你说是吧？深度神经网络由多个层组成。每一层包含处理输入数据并通过非线性激活函数（sigid

或

re露）传递给其他层的神经元。每一层的输出会传递给另一层，在传递给下一层进行进一步处理之前，这一层会对这个中间表示进行某种操作。

这个架构可以分为两个主要部分：输入层和输出层。

输入层

-

这表示一组输入，这些输入被送入人工神经网络（ann）作为训练数据或测试数据，然后由深度学习算法使用，以根据历史信息（例如过去的交易等）预测未来事件

结果，这一过程使用输入层及其相关权重。

输出层

-

这表示一组输出，这些输出在经过人工神经网络内部的各个层（例如卷积神经网络、循环神经网络或长短时记忆网络）处理后被送回到

ann

中，然后由深度学习算法使用，以根据历史信息（例如过去的交易等）预测未来事件

结果，这一过程使用输出层及其相关权重。

深度学习模型的架构可能会因各种因素而有所不同，例如数据类型、特征数量、目标变量或正在解决的分类问题。transformer

是一类深度学习架构，在自然语言处理（nlp）和其他领域中已变得非常流行，这归功于它们强大的性能和可扩展性。transformer

首次在

vaswani

等人于

2017

年发表的论文

"attention

is

all

you

need"

中被介绍。transformer

基于自注意力机制，这使它们能够捕获长距离依赖关系并在序列中建模复杂的模式。自注意力机制：transformer

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