可解释机器学习是指使机器学习系统的行为和预测可以被人类理解的方法和模型。数据集是包含机器学习数据的表格。数据集包含特征和要预测的目标。当用于建立模型时，数据集称为训练数据。实例是数据集中的一行。“实例”的其他名称是：（数据）点、示例。实例由特征值组成以及目标结果。特征是用于预测或分类的输入。特征是数据集中的一列。特征被认为是可解释的，这意味着很容易理解它们的含义，例如某一天的温度或一个人的身高。特征的可解释性是一个很大的假设。但如果很难理解输入特征，那么理解模型的作用就更难了。目标是机器学习预测的信息。在数学公式中，对于单个实例来说，目标通常称为
Autoencoder是一种用于无监督学习的神经网络模型，旨在通过压缩和重建数据来学习数据的有效表示。Autoencoder由两个主要部分组成：编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。
LongNet是微软研究院提出的一种创新的Transformer变体模型,其主要特点是能够处理极长序列,最多可达10亿个token。引用：LONGNET: Scaling Transformers to 1,000,000,000 Tokens，原理和特点：
LoRA(Low-Rank Adaptation) 是一种用于大型语言模型微调的高效技术。LoRA旨在解决大语言模型微调时的计算资源和存储空间问题。在原始预训练模型中增加一个低秩矩阵作为旁路,只训练这个低秩矩阵,而冻结原模型参数。工作原理：在原模型权重矩阵
什么是图像分割？图像分割是将数字图像划分为多个区域（或段）的过程，使得属于同一区域（或段）的像素共享一些（语义）特征。应用领域：医学成像（定位肿瘤）；物体检测（行人检测、卫星图像中的物体检测）；基于内容的图像检索（查找所有包含猫/狗/披萨的图像）。面临的挑战：标记数据集困难且成本高昂（操作员需要创建像素完美的区域）；模型通常是特定于应用程序的（例如，仅针对特定类型的医疗应用进行训练，而不能应用于行人检测等其他领域）；以前的模型通常不可提示，也就是说，我们无法告诉模型只分割人、汽车或狗。
LLaMA 2是Meta AI(原Facebook AI)在2023年7月发布的大型语言模型系列,是LLaMA模型的第二代版本。模型规模：包含70亿、130亿和700亿参数三种规模的模型。比LLaMA 1增加了一个700亿参数的大型模型。训练数据：使用2万亿个tokens进行预训练,比LLaMA 1增加了40%；完全使用公开可用的数据集,不依赖专有数据。性能改进：在多数基准测试中,性能超过了同等规模的开源模型；130亿参数版本在某些任务上甚至超过了GPT-3(1750亿参数)。对话优化：提供了针对对话场景优化的LLaMA 2-Chat版本；使用了超过100万人工标注进行微调。安全性：在模型训练中加入了安全性改进措施；使用人类反馈强化学习(RLHF)来确保安全性和有用性。技术创新：使用分组查询注意力(GQA)机制提高效率；上下文长度增加到4096 tokens,是LLaMA 1的两倍。
Stable Diffusion是一种基于扩散模型的文本到图像深度学习模型。该模型于2022年推出，由慕尼黑大学CompViz集团开发。基本功能：文本到图像生成:根据文字描述生成高质量图像；图像编辑:支持内补绘制、外补绘制等图像编辑功能；图像到图像转换:在提示词指导下修改现有图像。技术架构：使用潜在扩散模型(Latent Diffusion Model)；由三部分组成:变分自编码器(VAE)、U-Net和文本编码器；在潜在空间中进行扩散过程,提高计算效率。性能：生成512x512分辨率的图像(2.0版本支持768x768)；相对轻量级,U-Net有860M参数,文本编码器有123M参数。Stable Diffusion的出现标志着AI图像生成技术的重要进步,为创意工作者和普通用户提供了强大的工具。
语言模型是一种概率模型，它为单词序列分配概率。实际上，语言模型允许我们计算以下内容：我们通常训练一个神经网络来预测这些概率。在大量文本上训练的神经网络被称为大型语言模型(LLM)。