接着上一期的AI术语小词典，文档君又如期而至，来给大家科普啦~
Inference
推断
专业术语解释：
推断是机器学习模型在训练后对新数据进行预测或分类的过程。在推断阶段，模型会使用在训练阶段学习到的参数和规则，对输入数据进行计算和分析，然后输出预测结果。推断通常发生在模型部署后，用于处理实际应用中的数据。推断的性能和准确性是衡量模型好坏的重要指标之一。
通俗易懂的解释：
Joint Learning
联合学习
专业术语解释：
联合学习是一种同时学习多个相关任务或模型的方法。通过共享参数、特征或数据结构，联合学习可以促进不同任务之间的信息交互和知识迁移，从而提高模型的泛化能力和效率。
通俗易懂的解释：
Large Language Model
大型语言模型
专业术语解释：
大型语言模型是一种深度学习算法，它使用海量的文本数据进行训练，从而能够理解和生成自然语言。大型语言模型通常包含数十亿甚至更多的参数，这使得它能够捕捉到语言中的复杂模式和规律。通过训练，大型语言模型可以学会预测下一个词、生成完整的句子或段落，甚至进行更复杂的语言理解和推理任务。
通俗易懂的解释：
Long Short-Term Memory
长短期记忆
专业术语解释：
LSTM通过引入“门”的概念（包括输入门、遗忘门和输出门）以及细胞状态（cell state）来控制信息的流动。这些门和细胞状态共同协作，使得LSTM能够选择性地保留和更新信息，从而有效地解决了传统RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）在处理长序列时遇到的梯度消失问题。
通俗易懂的解释：
Loss Function
损失函数
专业术语解释：
损失函数是机器学习中用于度量模型预测值与真实值之间差距的函数。在模型训练过程中，通过最小化损失函数的值，可以优化模型的参数，提高模型的预测性能。常见的损失函数包括均方误差、交叉熵等。
通俗易懂的解释：
Modality
模态
专业术语解释：
模态是信息表示和交互的不同方式或通道。在人工智能和计算机科学中，模态可以包括文本、图像、声音、视频等多种形式。多模态则是指结合多种模态的信息来进行处理和分析，以提高系统的性能和准确性。
通俗易懂的解释：
AI术语词典
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