AGI

AGI（Artificial General Intelligence），中文名為“通用人工智能”或“強人工智能”，是指通過機器學習和數據分析等技術，使計算機具有類似于人類的認知和學習能力的技術.

多模態的大模型

（Multimodal Large Language Models，MuLLMs）是一種新興的人工智能技術，它能夠理解和生成多種類型的數據，包括文本、圖像、視頻等。這些模型通常基于Transformer架構，并使用大規模的數據集進行訓練。

Transformer

Transformer是一種基于注意力機制的深度學習模型。Transformer模型主要用于處理序列數據，如文本、語音、圖像等，其核心思想是通過自注意力機制來捕獲輸入序列中的依賴關系，從而實現更好的建模和預測能力。

Transformer模型主要由兩部分組成：編碼器和解碼器。編碼器將輸入序列轉換為一個表示，這個表示可以被解碼器用來生成輸出序列。解碼器使用編碼器的輸出和目標序列（如果有的話）來生成輸出序列。

Transformer模型的優點包括：
1.并行計算：Transformer模型可以并行處理輸入序列中的多個元素，這使得它在處理長序列時能夠更快地完成計算。
2.更好的捕獲長距離依賴：Transformer模型通過注意力機制來捕獲輸入序列中的長距離依賴，這使得它在處理長文本、語音、圖像等長序列時能夠取得更好的效果。
3.更好的泛化能力：Transformer模型通過自注意力機制來學習輸入序列的全局依賴，這使得它在面對新的、未見過的輸入時能夠更好地進行泛化.

基于注意力機制

在注意力機制中，模型會為每個輸入元素分配一個權重，這個權重表示了該元素對于當前任務的重要性。通過這種方式，模型可以專注于最重要的元素，從而提高整體性能。

深度學習