神经网络包括几个关键组件。层 (包括输入层、隐藏层和输出层) 定义了网络的结构。每一层都由通过权重连接的神经元组成。
激活函数，如ReLU或sigmoid，引入非线性，使网络能够模拟复杂的关系。损失函数度量预测误差，指导优化过程。
优化器 (如SGD或Adam) 调整权重以最小化损失。这些组件协同工作，将输入数据转换为有意义的预测或分类。
常见的损失函数有哪些？
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解码器模型和编码-解码器模型有什么区别？
微调是调整预先训练的LLM以执行特定任务或在特定域中操作的过程。这涉及在较小的特定任务数据集上训练模型，同时保留在预训练期间获得的一般语言理解。例如，使用医疗数据微调通用LLM可以创建专门用于诊断疾病的模型。
微调允许开发人员自定义模型的