目录
- 1. 文本表示
- 2. 传统序列模型
- 3. Seq2Seq模型
- 4. 注意力机制
- 5.Transformer模型
- 6. 预训练模型
自然语言处理,是人工智能的重要分支。
NLP的目的是让计算机理解、生成和处理人类语言,达到人与机器之间的自然交互。
学习NLP基础,可以更好理解LLM(大语言模型)。NLP是LLM的基石。
NLP学习的前置要求:
- Python编程基础
- 深度学习(Deep Learning)基础
- PyTorch编程基础
真实记录编程学习的某一天,欢迎挑你感兴趣的翻一翻。
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NLP的目的是让计算机理解、生成和处理人类语言,达到人与机器之间的自然交互。
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