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
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
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