什么是高级NLP？
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，涉及文本理解、语言生成等复杂任务。高级NLP则聚焦于深度学习模型、预训练技术和多模态融合等前沿方向。
核心主题
- Transformer模型：基于自注意力机制的架构，解决了传统RNN的长距离依赖问题。
- 预训练语言模型（如BERT、GPT）：通过海量文本训练，实现迁移学习能力。
- 序列到序列模型（Seq2Seq）：用于机器翻译、文本摘要等任务。
- NLP应用领域：情感分析、问答系统、文本生成等。
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学习路径
- 先掌握基础NLP概念（如分词、词向量）
- 学习深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）
- 探索Transformer模型原理与实现
- 实践预训练模型微调技巧
- 拓展多模态任务（如图文生成）
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