1. 核心进阶方向
模型优化 🛠️
掌握Transformer架构、BERT预训练模型、以及如何通过微调（Fine-tuning）提升任务性能。对话系统 💬
深入理解对话状态跟踪（DST）、检索增强生成（RAG）及多轮对话管理技术。实战应用 📊
从文本分类到情感分析，再到多模态NLP（如结合图像的跨模态检索），探索实际场景中的技术落地。
2. 扩展学习资源
- 点击进入NLP实战指南 获取代码示例与项目部署技巧
- 了解NLP基础概念 打牢理论根基
3. 进阶工具与框架
| 工具 | 用途 |
|---|---|
| Hugging Face Transformers | 预训练模型库，支持快速实验 |
| spaCy | 高效的工业级NLP工具包 |
| PyTorch | 灵活的深度学习框架 |
4. 挑战与趋势 🚀
- 探索少样本学习（Few-shot Learning）与迁移学习（Transfer Learning）
- 关注大模型（如GPT-4）的伦理问题与技术边界
- 学习如何构建自己的NLP pipeline（流程管道）