关于神经网络的一些思考与感受
文章讲述了神经网络模型的重要性以及设计不同类型模型来解决不同问题的必要性。文章还提到了训练数据的质量和使用TensorFlow或PyTorch框架的技术实现，强调了实践对于理解神经网络运作机制的重要性。
AI探索时代
你知道自然语言处理(NLP)能解决哪些问题吗？即自然语言处理任务分类有哪些？
文章介绍了自然语言处理的四大主要任务类型：分类任务（如主题分类、情感分析）、生成式任务（如机器翻译、文本摘要和对话生成）以及序列标注任务（如分词、词性标注、命名实体标注和词义角色标注）。
神经网络技术栈介绍——PyTorch，Transformer，NLP，CV，Embedding
文章介绍了神经网络的基本概念及其在不同任务领域中的应用，包括RNN、CNN和Transformer等模型。指出PyTorch和TensorFlow是实现这些思想的具体工具，并强调了神经网络与自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)任务结合的重要性。同时提醒学习者不要过分依赖神经网络技术来解决NLP和CV的问题。
关于神经网络的输入格式——数据集的处理。关于神经网络模型的结构说明
开发大模型包括数据集处理、模型设计与训练等步骤，以Transformer为例详解其结构；主要包含输入嵌入、编码器解码器架构和多头注意力机制等内容。
怎么学习设计和训练一个大模型——也就是神经网络？
设计大模型需要先从技术点切入。建议初学者选择合适的工具（如PyTorch框架）和理论（如Transformer架构），专注于学习一种技术方向，并逐步理解其核心思想。