AI大模型应用入门实战与进阶：18. AI大模型的实战项目：自然语言处理_实战ai大模型pdf下载

1.背景介绍

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，其主要目标是让计算机能够理解、生成和处理人类语言。随着大规模语言模型（Large-scale Language Models, LLM）的发展，NLP 领域取得了显著的进展。LLM 是一类神经网络模型，它可以通过训练在大规模文本数据集上学习语言规律，并在各种NLP任务中表现出色。

在本文中，我们将深入探讨大规模语言模型在NLP实战项目中的应用，涵盖了以下内容：

1. 背景介绍
2. 核心概念与联系
3. 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
4. 具体代码实例和详细解释说明
5. 未来发展趋势与挑战
6. 附录常见问题与解答

2.核心概念与联系

在深入探讨大规模语言模型在NLP实战项目中的应用之前，我们首先需要了解一些核心概念：

• 自然语言处理（NLP）：NLP 是计算机科学与人工智能领域的一个分支，其目标是让计算机能够理解、生成和处理人类语言。NLP 涉及到文本处理、语音识别、机器翻译、情感分析、问答系统等多种任务。

• 大规模语言模型（Large-scale Language Models, LLM）：LLM 是一类神经网络模型，通过训练在大规模文本数据集上学习语言规律，并在各种NLP任务中表现出色。例如，GPT（Generative Pre-trained Transformer）、BERT（Bidirectional Encoder R