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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
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学习建议
进阶学习需要扎实的基础知识和持续的前沿跟踪。建议您多读经典论文、参与开源项目、动手实践最新模型，将理论与实践相结合。