EfficientNet是一种深度学习模型，它通过一种叫做复合缩放的方法，能够同时优化模型的深度、宽度和分辨率。这意味着，它能够在不增加计算成本的情况下，提高模型的准确率和效率。想象一下，你正在搭建一座有神经元组成的迷宫城堡，每个房间代表一个计算层，城堡越大，解决图像分类问题的能力越强。但城堡越大，维护成本和资源消耗也越大。这时，EfficientNet就像一个精打细算的城堡设计师，通过一种名为“复合系数缩放”的创新方法，将模型宽度、深度和分辨率三个关键维度以最优比例同步放大或缩小，确保城堡既能容纳更多知识，又能高效运作，不会浪费一丝一毫的计算力。应用场景有：
EfficientNet让图片内容分类准确又快速。CT、MRI扫描图像中发现病灶，辅助医生提高诊疗效率和精度。RLHF是“Reinforcement Learning from Human Feedback”的缩写，中文意思是“基于人类反馈的强化学习”。简单来说，它是利用人类的反馈来训练和优化人工智能模型的方法。RLHF的核心思想是让人类参与到模型的训练过程中，通过人类的反馈来指导模型的学习。这样，模型就可以更好地理解人类的需求和期望，从而更加精准的完成各种任务。RLHF的过程可以分为三个步骤：
RLHF在人工智能领域有着广泛的应用，比如自然语言处理，计算机视觉、语音识别等等。通过RLHF，可门可以让模型行更好地理解人类的需求和期望，从而提供更加智能、精准和有力的服务。
举个例子，想象一下，每一条数据（比如一张图片、一段文字和一首歌曲）都被转化成了一个高维空间里的一个小箭头（我们这称之为向量）。这些向量根据他们所携带的信息分布在不同的位置。向量检索就像是给定一个向量，帮你在这个多维迷宫中解开这个相似向量（比如一张图片、一段文字或一首歌）。向量检索的应用场景：
这就类似于预训练的大型语言模型，他们通过大规模数据集训练得到，具备普遍的语言理解和生成能力。然而，为了使这个模型更好地适应某个特定场景，比如编写科技报告、解答专业法律问题，或者撰写诗歌，我们就需要怼他“微调”。“微调”过程就像针对这位大师级助手进行短期的专业培训。我们不再从零开始训练模型，而是基于原有的大量知识基础，在特定的任务数据集上对其进行进一步的训练。这些新的数据就像专门定制的课程和实践案例，让助手更熟练掌握相关领域的规则和偏好，从而提高其在该任务上的表现力和准确性。
总结来说，大模型指令微调就是利用预训练好的大模型在特定任务的数据集上进行针对性的、轻量级的额外训练，已实现模型在特定应用场景下的性能优化和提升。
当我们构建一个机器学习模型，例如神经网络，我们需要告诉模型如何根据输入的数据得到正确的输出。这个过程通常涉及到向前传播（或者说前向传播）：输入数据进入模型的输入层，然后经过一系列的数学运算和变换，最终得到输出结果。然而，仅仅向前传播是不够的。因为我们不仅想知道输出是什么，更想知道如果输入稍微改变一下，输出会如何变化。就需要反向传播发挥作用了。简单来说，反向传播就是一种计算误差的方法，它通过比较模型的输出结果和真实结果之间的差异（即误差），来决定如何调整模型的参数（例如权重和偏置项）以便在下一次前向传播时得到更接近真实结果的输出。为什么每个算法模型都有一个反向传播函数呢？因为只有通过反向传播，我们才知道模型在哪方面做得好，哪些方面需要改进。换句话说，反向传播是模型训练过程中不可或缺的一环。它不仅帮助我们评估模型的性能，还指导我们调整模型的参数使模型在未知的数据上表现得更好。想象以下，如果我们有一个模型但是不知道如何调整它的参数，那么无论怎么使用这个模型，它的性能都很难得到提升。而有了反向传播，我们就像有了一双“指南针”，知道该如何引导模型向更好的方向发展。
所以，反向传播是机器学习和深度学习的一项核心技术。它不仅帮助我们构建更强大的模型，还使得我们可以理解和解释模型的决策过程。