【日积月累】 大语言模型技术是现代人工智能的重要组成部分，其核心依赖于深度学习中的Transformer架构。通过自注意力机制，模型能够在处理文本时捕捉丰富的上下文信息。大语言模型的构建需要大量高质量数据，经过预训练和微调后，可在智能客服、内容创作、语言翻译和代码生成等领域广泛应用。随着技术的进步，大语言模型将继续推动社会进步，展现更广阔的应用前景。

【日积月累】 交叉熵在机器学习和信息论中是一个重要的概念，尤其在评估预测模型性能时常被用作损失函数。理解交叉熵有助于量化不确定性，并为模型优化提供准确指标。交叉熵结合了熵和KL散度的思想，用于量化一个分布相对于另一个分布的平均描述长度。在机器学习中，交叉熵广泛用于分类问题，通过比较真实标签与预测标签之间的差异来评估模型性能，并在深度学习中与反向传播结合使用以优化模型参数。