一文读懂大型语言模型LLM-技术原理-应用场景-b-b-发展趋势 (大型是什么意思?)
什么是MVC. mvc发展趋势是什么
MVC的缺点是由于它没有明确的定义,所以完全理解MVC并不是很容易。 使用MVC需要精心的计划,由于它的内部原理比较复杂,所以需要花费一些时间去思考。 你将不得不花费相当可观的时间去考虑如何将MVC运用到你的应用程序,同时由于模型和视图要严格的分离,这样也给调试应用程序到来了一定的困难。 每个构件在使用之前都需要经过彻底的测试。 一旦你的构件经过了测试,你就可以毫无顾忌的重用它们了。 根据我个人经验,由于我们将一个应用程序分成了三个部件,所以使用MVC同时也意味着你将要管理比以前更多的文件,这一点是显而易见的。 这样好像我们的工作量增加了,但是请记住这比起它所能带给我们的好处是不值一提。 MVC并不适合小型甚至中等规模的应用程序,花费大量时间将MVC应用到规模并不是很大的应用程序通常会得不偿失。 MVC(Model/View/Controller)模式是国外用得比较多的一种设计模式,好象最早是在Smaltalk中出现。 MVC包括三类对象。 Model是应用对象,View是它在屏幕上的表示,Controller定义用户界面对用户输入的响应方式。 模型-视图-控制器(MVC)是80年代Smalltalk-80出现的一种软件设计模式,现在已经被广泛的使用。 1、模型(Model) 模型是应用程序的主体部分。 模型表示业务数据,或者业务逻辑. 2、视图(View) 视图是应用程序中用户界面相关的部分,是用户看到并与之交互的界面。 3、控制器(controller) 控制器工作就是根据用户的输入,控制用户界面数据显示和更新model对象状态。 MVC 式的出现不仅实现了功能模块和显示模块的分离,同时它还提高了应用系统的可维护性、可扩展性、可移植性和组件的可复用性 早期的程序中,如果不注意对数功能和显示的解耦合,常常会导致程序的复杂及难以维护。 很多VB,Delphi等RAD程序都有这种问题。 甚至现在的C#,Java有时候也会出现把业务逻辑写在显示模块中的现象 管MVC设计模式很早就提出,但在Web项目的开发中引入MVC却是步履维艰。 主要原因:一是在早期的Web项目的开发中,程序语言和HTML的分离一直难以实现。 CGI程序以字符串输出的形式动态地生成HTML内容。 后来随着脚本语言的出现,前面的方式又被倒了过来,改成将脚本语言书写的程序嵌入在HTML内容中。 这两种方式有一个相同的不足之处即它们总是无法将程序语言和HTML分离。 二是脚本语言的功能相对较弱,缺乏支持MVC设计模式的一些必要的技术基础。 直到基于J2EE的JSP Model 2问世时才得以改观。 它用JSP技术实现视图的功能,用Servlet技术实现控制器的功能,用JavaBean技术实现模型的功能 JSP Model 1 与 JSP Model 2 SUN在JSP出现早期制定了两种规范,称为Model1和Model2。 虽然Model2在一定程度上实现了MVC,但是它的应用用并不尽如人意 JSP Model 1 JSP Model 2 model2 容易使系统出现多个Controller,并且对页面导航的处理比较复杂 有些人觉得model2仍不够好,于是Craig R. McClanahan 2000年5月提交了一个WEB framework给Java Community.这就是后来的Struts. 2001年7月,Struts1.0,正式发布。 该项目也成为了Apache Jakarta的子项目之一 Struts 质上就是在Model2的基础上实现的一个MVC架构。 它只有一个中心控制器,他采用XML定制转向的URL。 采用Action来处理逻辑
ai中的llm是什么
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大语言模型(GPT,Generative Pre-trained Transformer)是一种基于深度学习的自然语言处理技术,用于生成和理解文本。
1.大语言模型的定义:
大语言模型是指基于深度神经网络的自然语言处理模型,通过对大规模文本数据进行预训练,并利用预训练模型来生成、理解和处理自然语言文本。它通过学习文本数据之间的统计关系和潜在语义,在给定上下文的情况下生成连贯、有意义的文本。
2.大语言模型的原理:
大语言模型通常使用Transformer结构,该结构可以处理长距离的依赖关系和上下文信息。模型的训练分为两个阶段:预训练和微调。
预训练阶段通过大量的未标记文本数据(如网页、书籍、文章等)来训练模型,使其学习文本的统计信息和语义表示。微调阶段将预训练的模型进一步在特定任务上进行训练,以适应具体的应用场景。
3.大语言模型的应用:
a.文本生成:大语言模型可以根据给定的上下文生成连贯、有逻辑的文本,如文章、对话等。它可以应用于智能写作助手、聊天机器人等场景。
b.文本分类和情感分析:大语言模型可以判断给定文本的类别或情感倾向,如新闻分类、电影评论分析等。
c.问答系统:大语言模型可以理解用户提问,并根据所学到的知识提供准确的回答。它可以应用于智能助手、智能客服等领域。
d.机器翻译:大语言模型可以将一种语言翻译成另一种语言,帮助人们进行跨语言交流和理解。
4.拓展知识:
a.大语言模型的发展:近年来,大语言模型在深度学习领域取得了重要突破,如OpenAI公司的GPT系列模型和Google的BERT模型。这些模型利用了更大规模的数据和更强大的计算资源,使得自然语言处理的性能大幅提升。
b.大语言模型的挑战:尽管大语言模型具有很高的生成能力和理解能力,但也存在一些挑战。其中包括模型的计算资源需求高、对训练数据的依赖性强、对隐私保护的问题等。
c.负面影响和应对措施:大语言模型可以被用于生成误导性信息、虚假新闻等。为应对这些负面影响,研究人员和机构提出了一些方法,如过滤、审核和引导用户正确使用等。
总结:
大语言模型是基于深度学习的自然语言处理技术,通过预训练和微调的方式,在大规模文本数据上进行训练,从而生成、理解和处理自然语言文本。
它可以应用于文本生成、分类、情感分析、问答系统、机器翻译等多个领域。尽管大语言模型取得了重要的进展,但也面临着挑战和负面影响,需要研究人员和机构采取相应的措施来解决。
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