1. RAG (Retrieval-Augmented Generation):
RAG是一种结合了检索机制和生成机制的模型架构。它首先从大量数据中检索相关信息，然后将这些信息与输入一起用于生成输出。这种模型特别适合于需要广泛背景知识的任务，如开放域问答。
2. LoRA (Low-Rank Adaptation):
LoRA是一种模型微调技术，它通过在模型的权重矩阵中引入低秩结构来进行参数更新，从而减少了训练参数的数量，有助于在保持模型性能的同时减少计算资源的需求。
3. Prompt Engineering:
在预训练语言模型中，Prompt Engineering是指设计特定的提示（prompts）来引导模型完成特定任务。这涉及到创造性地构造问题或指令，以最大化模型的潜力。
4. Adapter Modules:
Adapter模块是一种轻量级的网络结构，可以插入到大型预训练模型中以进行微调。它们只增加少量参数，但可以显著提高模型在特定任务上的表现。
5. Quantization:
量化是将模型的权重和激活从浮点数转换为低精度表示的过程，可以显著减少模型的大小和加速推理，同时尽量保持模型性能。
6. Knowledge Graph Embedding:
知识图谱嵌入是一种将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间的技术，使得模型能够更好地理解和推理实体间的关系。
7. Generative Pre-training (GPT):
GPT是一类基于变换器的预训练模型，它们通过预测文本序列中的下一个单词来进行预训练，从而学习语言的通用表示。
8. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):
BERT是一种基于变换器的预训练语言模型，它通过掩码语言模型和下一个句子预测任务来学习双向文本表示。
9. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer):
T5是一种预训练模型，它将所有的文本任务视为文本到文本的转换问题，通过预训练一个文本到文本的变换器模型来解决多种NLP任务。
10. Conditional Computation:
条件计算是一种技术，允许模型根据输入动态选择执行哪些操作或路径，从而提高效率和适应性。
11. Meta-learning for Few-shot Learning:
元学习是一种学习如何学习的方法，它使模型能够在少量样本的情况下快速适应新任务。
12. Neural Architecture Search (NAS):
神经架构搜索是一种自动化设计神经网络架构的技术，通过搜索大量的可能架构来找到最优或近似最优的模型。
13. Transformer Variants:
变换器的变体，如Longformer、BigBird等，它们对原始变换器架构进行了改进，以更好地处理长序列数据。
14. Layer-wise Adaptive Rate Scaling (LARS):
LARS是一种优化技术，它根据模型层的深度动态调整学习率，使得深层网络能够更有效地训练。
15. Attention with Intent:
意图性注意力是一种注意力机制，它通过考虑任务的上下文来引导模型关注输入序列中最重要的部分。
这些技术点代表了大模型领域的一些最新进展和创新，它们在提高模型性能、减少计算资源需求、扩展模型应用范围等方面发挥着重要作用。随着研究的深入，这些技术点将继续发展和完善。
