[大模型专栏] 第一章 NLP 基础概念

2025-11-03

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）作为人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言，实现人机之间的自然交流。随着信息技术的飞速发展，文本数据已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，NLP技术的进步为我们从海量文本中提取有用信息、理解语言的深层含义提供了强有力的工具。从早期的基于规则的方法，到后来的统计学习方法，再到当前深度学习技术的广泛应用，NLP领域经历了多次技术革新，文本表示作为NLP的核心技术之一，其研究和进步对于提升NLP系统的性能具有决定性的作用。

[大模型专栏] 第二章 Transformer 架构

2025-11-03

随着 NLP 从统计机器学习向深度学习迈进，作为 NLP 核心问题的文本表示方法也逐渐从统计学习向深度学习迈进。正如我们在第一章所介绍的，文本表示从最初的通过统计学习模型进行计算的向量空间模型、语言模型，通过 Word2Vec 的单层神经网络进入到通过神经网络学习文本表示的时代。

[大模型专栏] 第三章 预训练语言模型

2025-11-03

在上一章，我们详细讲解了给 NLP 领域带来巨大变革注意力机制以及使用注意力机制搭建的模型 Transformer，NLP 模型的里程碑式转变也就自此而始。在上文对 Transformer 的讲解中我们可以看到，Transformer 结构主要由 Encoder、Decoder 两个部分组成，两个部分分别具有不一样的结构和输入输出。

[大模型专栏] 第四章 大语言模型

2025-11-03

在前三章，我们从 NLP 的定义与主要任务出发，介绍了引发 NLP 领域重大变革的核心思想——注意力机制与 Transformer 架构。随着 Transformer 架构的横空出世，NLP 领域逐步进入预训练-微调范式，以 Transformer 为基础的、通过预训练获得强大文本表示能力的预训练语言模型层出不穷，将 NLP 的各种经典任务都推进到了一个新的高度。

[大模型专栏] 第五章 动手搭建大模型

2025-11-03

Meta（原Facebook）于2023年2月发布第一款基于Transformer结构的大型语言模型LLaMA，并于同年7月发布同系列模型LLaMA2。我们在第四章已经学习和了解了LLM，以及如何训练LLM等内容。本小节我们就来学习如何动手实现一个LLaMA2模型。