NLP 高级技术探索 🌐

1. Transformer 模型：自然语言处理的革命

Transformer 模型通过自注意力机制（Self-Attention）解决了传统 RNN 的序列依赖问题，成为当前 NLP 的核心架构。其并行计算能力显著提升了训练效率，广泛应用于机器翻译、文本生成等领域。

👉 [深入理解 Transformer 的工作原理](/tech/nlp/transformer)

2. 预训练语言模型：从 BERT 到 GPT

预训练模型通过大规模语料库训练，再通过微调适应具体任务。例如：

• BERT：双向Transformer，擅长理解上下文
• GPT：单向Transformer，侧重生成能力
• RoBERTa：BERT 的优化版本，改进训练策略

💡 探索 [如何微调预训练模型](/tech/nlp/finetuning)

3. 高级技术应用场景

• 文本摘要：使用 seq2seq 模型生成简洁内容
• 情感分析：结合深度学习与规则引擎
• 对话系统：基于强化学习的多轮交互优化

📊 查看 [NLP 技术对比图](/tech/nlp/compare)

4. 未来趋势与挑战

• 多模态融合（如 Vision-Language Models）
• 小样本学习（Few-Shot Learning）
• 可解释性研究（XAI in NLP）

🚀 进阶学习 [NLP 高级优化技巧](/tech/nlp/advanced_tips)