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2026/7/24 11:02:43
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自然语言处理(NLP)让计算机理解、生成和处理人类语言,包括分词、情感分析、机器翻译、问答系统等。早期依赖规则与统计方法,如今以 Transformer 为核心架构。NLP 已广泛应用于智能客服、搜索引擎、内容审核等场景。
深度学习是机器学习的子集,基于多层神经网络模拟人脑结构处理复杂数据。它能自动提取特征,避免人工特征工程。深度学习在图像、语音、自然语言任务上取得革命性突破。算力提升与大数据积累使其快速发展,成为当代 AI 主流技术。
Transformer 基于自注意力机制,完全依赖注意力建模序列依赖,摒弃循环结构。它支持并行计算,训练效率大幅提升。Transformer 成为 NLP 基石,衍生 BERT、GPT 等预训练模型。其思想也被引入 CV 领域,推动多模态模型发展。
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