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
大模型RAG和Agent技术实践几秒前
智审未来：基于 LangGraph 多 Agent 协同的新闻 AI 审查系统深度实战（完整源代码）莫非王土也非王臣21 分钟前
循环神经网络Java后端的Ai之路24 分钟前
【AI大模型开发】-基于 Word2Vec 的中文古典小说词向量分析实战Lips61128 分钟前
第五章 神经网络（含反向传播计算）gongfuyd28 分钟前
《强化学习的数学原理》中文版第2章-第4章总结愚公搬代码35 分钟前
【愚公系列】《AI+直播营销》032-主播的选拔和人设设计（主播人设打造的4个要素）love530love35 分钟前
告别环境崩溃：ONNX 与 Protobuf 版本兼容性指南gorgeous(๑><๑）38 分钟前
【电子科大-李晶晶组-AAAI26】利用专用提示引导泛化视觉 - 语言模型程序员果子1 小时前
GraphRAG：让大模型在知识图谱中精准导航