三、AI知识（自然语言处理）
1.常用算法
1.TF-IDF
2.主题模型（LDA，PLSA）
3.词嵌入（Word2Vec、GloVe）
4.基于Transformer框架（如BERT系列、GPT系列）
5.分层结构
6.序列到序列模型（Seq2Seq）
2.大语言模型构建方法
1.数据清洗
2.分词技术
3.位置编码
4.模型预训练
5.微调技术
6.对齐方法
7.解码策略
8.增强方法
相关推荐
东临碣石8218 小时前
【AI论文】语言模型的变分推理方法文火冰糖的硅基工坊18 小时前
[创业之路-666]：第四次工业革命（智能革命）未来将创造大量的财富，普通人通过哪些方式参与这些财富的创造与分享？数智顾问18 小时前
AI自动化测试：接口测试全流程自动化的实现方法——从需求到落地的全链路实践AI人工智能+19 小时前
表格识别技术：突破传统OCR的局限，通过定位-解析-重建三步策略攻克无边框、合并单元格等视觉难题夫子39619 小时前
【深度干货】Transformer推理优化完全指南：模型压缩、推理加速与硬件调优Elastic 中国社区官方博客19 小时前
AutoOps：简化自管理 Elasticsearch 的旅程chatexcel19 小时前
ChatExcel将发布数据分析Mini AI 工作站HuggingFace19 小时前
Gaia2 与 ARE：赋能社区的智能体评测丁学文武19 小时前
大模型原理与实践：第三章-预训练语言模型详解_第1部分-Encoder-only（BERT、RoBERTa、ALBERT）攻城狮7号19 小时前
NVIDIA开源Audio2Face模型与SDK，数字人表情迎来“灵魂”时刻