1-bit 大语言模型

1-bit 大语言模型（1-bit LLMs）是一种通过量化技术降低模型参数精度的语言模型。其基本思想是将模型的权重从传统的浮点表示（通常是32位或16位）压缩为1位（即二进制表示），这可以显著减少模型的存储空间和计算需求。

大语言模型

大型语言模型（LLM）是基于神经网络的模型，尤其是Transformer架构。它们通过处理大量文本数据，学习语言的结构和模式。LLM能够理解和生成自然语言，应用于聊天机器人、翻译、文本总结等任务。其强大之处在于生成流畅、上下文相关的文本。

多模态对齐

多模态对齐（Multimodal Alignment）是指将来自不同模态（例如文本、图像、音频等）的信息进行匹配和同步的过程。简单来说，就是把不同类型的数据（如一段文字和一张图片）关联起来，以便更好地理解和分析它们之间的关系。例如，在一段视频中，声音和画面需要对齐，才能让观众理解整个内容。

零样本学习

零样本学习（Zero-Shot Learning）是一种机器学习方法，它允许模型在没有见过特定类别的情况下，识别或分类这些类别。简单来说，就是模型能根据已知的知识，推断出新类别的特征，而无需直接训练过这些类别的样本。

神经网络

神经网络（Neural Network）是一种计算模型，模仿人脑的神经元连接，能够处理和学习复杂的数据模式。常见的神经网络包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。