进阶与前沿

进阶知识

• 自注意力机制（Self-Attention）：捕捉序列中任意位置之间的依赖关系，是Transformer的核心。
• Transformer架构：基于自注意力的深度学习模型，广泛应用于NLP、CV等领域。
• 预训练与微调（Pre-training & Fine-tuning）：先在大规模数据上预训练，再在下游任务上微调，提升泛化能力。
• 多模态学习：融合图像、文本、语音等多种模态信息，提升模型理解能力。
• 大模型与参数高效化：如GPT、BERT、ViT等，及其高效推理与压缩技术。