长短期记忆 (LSTM) 是一种递归神经网络 (RNN)，旨在处理序列数据中的长期依赖性。与传统的rnn不同，lstm配备了特殊的门，可以控制通过网络的信息流，使它们能够长时间记住和忘记信息。
Lstm包括输入门、遗忘门和输出门，它们调节单元状态并确定保留或丢弃哪些信息。这使lstm能够捕获时间模式和依赖关系，使它们对语言建模和语音识别等任务有效。
Lstm广泛用于自然语言处理 (NLP)，时间序列预测以及输入顺序很重要的任何任务中，尤其是在需要长期上下文的情况下。
神经网络中的权重和偏置是什么？
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在大型语言模型（LLMs）中，什么是提示工程？
降低llm计算成本的技术包括模型修剪、量化、知识提炼和高效架构设计。修剪删除了不太重要的参数，减少了模型大小以及训练和推理所需的计算次数。例如，基于稀疏性的修剪侧重于仅保留最重要的权重。
量化降低了数值精度，例如使用8位整数而不是32位浮
在大规模语言模型（LLMs）的上下文中，嵌入是什么？
GPT (Generative pre-training Transformer) 专注于通过预测序列中的下一个标记来生成文本，使其对于写作、总结和问答等任务非常有效。它是仅解码器模型，这意味着它以单向方式处理输入并生成输出，在预测下一个时
有没有什么新兴技术可以更好地为大型语言模型（LLM）建立保护措施？
LLM护栏通过分析发生查询或响应的上下文来区分敏感上下文和非敏感上下文。护栏使用上下文线索，例如主题，语气，用户意图，甚至外部因素，如用户的人口统计或行业，来对敏感度级别进行分类。例如，医疗询问将被视为敏感背景，需要更严格的护栏，以确保准确