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2026/7/23 21:37:19
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BERT 基于 Transformer 编码器,采用双向语言建模预训练,能深层理解上下文语义。通过大规模无监督预训练后在下游任务微调,BERT 在分类、问答、命名实体识别等任务上大幅刷新指标,标志 NLP 进入预训练微调时代。
GPT 系列基于 Transformer 解码器,采用单向语言模型,擅长文本生成。从 GPT-3 到 GPT-4,模型规模持续扩大,涌现出理解、推理、创作等能力。GPT 可对话、写代码、做总结,推动大语言模型快速发展,成为通用人工智能重要探索方向。
无监督学习不依赖标注数据,直接从原始数据挖掘内在结构与模式。常见任务有聚类、降维、异常检测等。聚类可将相似样本分组,如用户分群;降维能减少特征数量,保留关键信息。无监督学习适合探索性数据分析,尤其在标注成本高的场景极具价值。
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