引言 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一个涉及计算机科学、人工智能和语言学等领域的交叉学科。它主要研究如何设计算法和模型来使计算机能够理解、分析和处理自然语言。近年来，随着人工智能技术的发展，NLP技术在智能客服中的应用愈发广泛
引言：AI大模型时代的微调范式演进 随着人工智能技术的迅猛发展，以BERT、GPT系列为代表的大型预训练语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为自然语言处理（NLP）领域的核心基础设施。这些模型在海量文本数据上进行自监督学习，具备强大的语义理解与生
引言 在人工智能快速发展的今天，大型预训练语言模型已经成为自然语言处理领域的核心技术。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为其中的代表性模型，凭借其强大的语言理解能力，在各种NLP任务中取得了
引言 在人工智能技术飞速发展的今天，基于Transformer架构的预训练语言模型已经成为自然语言处理领域的核心技术。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为其中的代表，凭借其强大的双向上下文理
引言 随着人工智能技术的快速发展，基于Transformer架构的深度学习模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。从早期的BERT模型到如今的大语言模型（LLM），Transformer架构凭借其强大的并行处理能力和优秀的序列建模能力，成为了现代AI应用的核心技术基
引言 随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理领域展现出卓越的性能。从BERT到LLaMA等模型的涌现，标志着深度学习技术在理解和生成人类语言方面取得了重大突破。然而，这些强大的模型通常具有庞大的参数规模和复杂
引言 随着人工智能技术的快速发展，Transformer架构已成为自然语言处理领域的重要基石。自2017年Google提出Transformer模型以来，该架构在机器翻译、文本生成、问答系统等多个NLP任务中展现出卓越性能。BERT和GPT作为Transformer架构的两个重要
引言 在人工智能发展的浪潮中，Transformer架构的出现彻底改变了自然语言处理领域。作为BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的开创性工作，Transformer模型为下游任务提供了强大的预
引言 自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的重要分支，近年来在深度学习技术的推动下取得了突破性进展。Transformer架构的提出，彻底改变了传统序列模型的设计思路，为自然语言处理带来了革命性的变化。从BERT的双向语言模型到GPT的单向生成模型，Transformer架构的
