LLM算法工程师全能实战营(完结)
LLM算法工程师全能实战营(完结)获课♥》789it.top/13782/获取ZY↑↑方打开链接↑↑关于自然语言处理(NLP)和大型语言模型(LLM)的核心知识体系梳理,包含基础理论、模型架构以及应用发展等内容:一、基础理论(一)机器学习基础核心任务范畴监督学习:像分类(例如文本情感分析)和回归(如预测用户评分)这类有明确标签数据的任务。无监督学习:涉及聚类(如新闻主题聚类)和降维(如使用 PCA 处理高维文本数据)。半监督学习:利用少量标注数据和大量未标注数据进行学习,例如利用情感种子词扩展标注语料。强化学习:通过奖励机制优化模型策略,如在对话系统中优化回复生成。经典算法模型逻辑回归:可用于文本二分类,比如垃圾邮件识别。决策树:能构建特征规则,像词性组合规则。支持向量机(SVM):在短文本...阅读全文