摘要：模型在处理序列数据时，能够捕捉到数据中远距离元素之间的关系。这对于理解文本、音频或其他序列数据中的上下文信息至关重要。

大模型领域常用名词之其他篇——数字化转型网人工智能专题

长程依赖（Long-range Dependencies）

模型在处理序列数据时，能够捕捉到数据中远距离元素之间的关系。这对于理解文本、音频或其他序列数据中的上下文信息至关重要。

能力密度（Capability Density）

由清华大学研究团队提出，用于评估不同规模大语言模型的训练质量。能力密度定义为目标模型的有效参数大小与实际参数大小的比率，旨在衡量模型的实际效能与其理论最大效能之间的差距。

隐私保护（Privacy Protection）

指在数据收集、存储和使用过程中保护个人隐私的技术和策略。包括差分隐私、同态加密等方法，确保个人信息不被滥用。

数据多样性（Data Diversity）

指训练数据集包含来自不同背景、文化和特征的数据的程度。提高数据多样性可以帮助减少模型偏见，促进更公平的结果。

来源：杜绝说万事