摘要：
一、nn.Linear 是干啥的？ 大白话：它是一个 “智能数字翻译器”，能把一组数字变成另一组有特定意义的数字。 二、生活类比：奶茶店的配方表 假设你开了一家奶茶店，有 3 种原料：茶、奶、糖。顾客下单时，你需要根据不同的配方，把这 3 种原料 “翻译” 成 5 种奶茶（比如原味、珍珠、布丁、芋泥 阅读全文
posted @ 2025-06-15 23:58
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摘要：
可以把线性层和激活函数想象成做手工时的不同工具，它们职责不一样，没法互相替代，大白话解释为啥不能只用激活函数代替线性层： 1. 线性层是 “搭建基础框架” 线性层（nn.Linear）干的事，有点像用乐高积木搭架子 。它按照 y = x*W + b 的规则，把输入的一组数（比如 [1,2,3] ）， 阅读全文
posted @ 2025-06-15 23:08
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摘要：
激活函数（大白话版） 激活函数就是给神经网络 **“注入灵魂”** 的东西，让网络能学会复杂的模式。 作用： 让网络变 “聪明”：没有激活函数，不管多少层线性层（nn.Linear），都只能做简单的 “数字变形”（线性变换），学不会复杂规律（比如区分猫和狗）。激活函数加了非线性，让网络能捕捉复杂关系 阅读全文
posted @ 2025-06-15 23:07
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摘要：
PyTorch 里的线性层（用nn.Linear实现 ），简单说就是帮你做 “数据变形 + 加权组合” 的工具，像个 “智能计算器”： 1. 核心作用：按规则变数据 你给它一组数（比如 [1,2,3] ），它用自己学的 “变形规则”（由权重 W 和偏置 b 决定 ），把这组数变成另一组新数（比如 [ 阅读全文
posted @ 2025-06-15 23:06
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摘要：
PyTorch 的底层封装可以理解为一个 “乐高工厂”，它帮你把硬件操作（比如 GPU 加速）、数学运算（比如矩阵乘法）、自动求导（比如梯度计算）这些 “小零件” 组装成你能直接用的 “积木”（神经网络层、优化器等）。下面用大白话拆解： 一、底层封装的三大核心 1. 硬件加速（让显卡帮你算） 底层逻 阅读全文
posted @ 2025-06-15 22:58
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中文分词工具可太多了！Jieba 就像 “家常菜”，简单好用但不够 “高端”，遇到专业领域（比如医学、法律）或复杂场景（新词识别、歧义处理）就容易翻车。下面介绍几种更 “硬核” 的工具，附优缺点和适用场景，帮你选对工具！ 一、学术派：更精准的深度学习模型 1. THULAC（清华分词） 特点： 基于 阅读全文
posted @ 2025-06-15 16:23
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这是讲用 KMeans 算法做文本相关聚类（像句向量、文本向量这类）的小技巧，拆解成唠家常式的： 1. “先设定较多的聚类类别” 就好比你要整理一堆衣服，先别想着直接分成 “上衣、裤子” 这几大类，而是多设些类别，比如 “T 恤、衬衫、卫衣、牛仔裤、运动裤” 等等 。这样先细分，后面再调整，能更细致 阅读全文
posted @ 2025-06-15 16:01
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当然有！TF-IDF 就像给文字 “数个数”，简单直接但不够 “聪明”，遇到复杂场景（比如同义词、语义关联）就容易抓瞎。下面用大白话讲讲更 “聪明” 的方法，附生活类比帮你秒懂： 一、Word2Vec：让文字 “有感情” 的数字串 1. 核心逻辑：用 “上下文猜词” 学语义关系 例子： 句子 “我今 阅读全文
posted @ 2025-06-15 15:59
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Kmeans 重新分组的次数，其实就像 “拔河什么时候停”—— 没有固定次数，但有几个判断 “差不多得了” 的逻辑，用大白话讲就是： 一、核心原则：“中心点不动了，就可以停了” 比如分水果的时候，每次换完组长（中心点），如果下次分组时组长几乎没变化，就说明分组稳定了。具体咋看呢？ 二、举个 “干饭人 阅读全文
posted @ 2025-06-15 15:26
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Kmeans 这玩意儿，说白了就是 “把一堆东西分成几堆，让每堆里的东西尽量像亲兄弟” 的方法！用超接地气的例子，给你拆明白👇 一、核心逻辑：“找中心点，把相似的圈一起” 想象你是班主任，要把班里同学分成 3 个小组做活动。Kmeans 的思路就是： 先随便选 3 个 “临时组长”（选 3 个初始 阅读全文
posted @ 2025-06-15 15:23
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咱用超接地气的 “给手机 APP 换皮肤” 逻辑，把 “模型微调” 彻底唠明白，保证看完就会玩👇 一、核心逻辑：“在模型现成本事上，改点小细节，适配你的需求” 模型（比如 BERT、Word2Vec ）本来就像个 “啥都会但不够专” 的万能 APP（能理解语言，但对细分领域不熟 ）。微调就是： 给 阅读全文
posted @ 2025-06-15 15:15
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摘要：
你用的时候 不用再自己喂大量数据重新训 ，直接就能用 一、模型 “出厂自带知识”—— 提前喂饱了！ 不管是 Word2Vec 还是 BERT，发布的时候就已经用超大规模文本训好啦 ，就像手机出厂时系统已经装好、APP 已经预载。 比如 Word2Vec，开发者可能用了 整个互联网的文本、百科全书、小 阅读全文
posted @ 2025-06-15 15:14
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咱用最接地气的大白话，把 “拆词咋拆、词向量咋来、向量咋有关系” 这事儿彻底唠明白，保证听完就通透👇 一、“拆词” 咋拆？—— 就像切菜，按 “能表意的最小块” 切！ 比如句子 “我爱吃红烧肉” ，拆成 “我、爱、吃、红烧肉” ，依据就一个：把句子拆成 “单独拿出来能让人明白意思的小单元” 。 简 阅读全文
posted @ 2025-06-15 15:09
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咱用超接地气的大白话，把 “句向量 / 文本向量” 的事儿唠明白，保证听完就懂👇 一句话总结核心逻辑： 把一段文字，变成一组数字（向量），方便电脑 “理解文字意思”，还能比文字像不像、分分类～ 分步拆解（对应 PPT 里的 4 步）： 1）“拆词”—— 把文字拆成零散的词 比如这句话：“我爱吃红烧 阅读全文
posted @ 2025-06-15 15:07
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咱用大白话来讲知识图谱在大模型里的事儿，好懂又好玩👇 一、知识图谱在大模型里 “咋用”？ 把知识图谱想成 “结构化的知识地图” ，大模型是个 “聪明但有点迷糊的学生”，知识图谱就是给它的 “错题本 + 学霸笔记”，用法超接地气： 1. 给大模型 “塞知识”—— 训练时当 “外挂” 大模型学知识靠 阅读全文
posted @ 2025-06-15 15:05
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大模型和 NLP（自然语言处理）相关岗位的薪资待遇受到多种因素影响，从目前数据来看，难以简单判定哪个岗位薪资更高，以下是具体情况分析： 整体平均薪资：职友集数据显示，NLP 岗位平均工资为 33,500 元 / 月1。大模型工程师平均工资为 28,400 元 / 月1。但大模型算法岗位 2025 年 阅读全文
posted @ 2025-06-15 14:48
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在梯度下降法（SGD）中使用 “-” 号的本质，是为了让参数沿着损失函数下降最快的方向更新。以下从数学原理、几何直观和代码实现三个维度展开解析： 一、数学推导：梯度的负方向是函数下降最快的方向 1. 梯度的定义与方向 假设损失函数为 \(L(\theta)\)，其中 \(\theta\) 是模型参数 阅读全文
posted @ 2025-06-15 13:57
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Transformer 与传统线性模型（y=wx+b）的参数对应关系 在深度学习中，层数和参数规模是模型复杂度的两个关键维度。理解 Transformer 这类大型模型与简单线性模型的对应关系，有助于从本质上把握模型设计的核心思想。 一、传统线性模型（y=wx+b）的参数规模 1. 单层线性模型 对 阅读全文
posted @ 2025-06-15 13:38
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摘要：
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）是机器学习中最基础的优化算法之一，其核心思想是通过迭代更新参数来最小化损失函数。以下是 SGD 的公式、变种及关键特性的详细解析： 一、SGD 基础公式与推导 1. 核心公式 假设损失函数为 \(L(\theta; x, 阅读全文
posted @ 2025-06-15 13:21
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摘要：
以下是结合大模型与 NLP 场景的强化学习面试题整理，涵盖基础概念、技术应用及算法原理，附核心要点解析： 一、强化学习基础概念 什么是强化学习？与监督学习、无监督学习的核心区别？ 核心定义：通过智能体与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习范式，强调 “试错” 与 “延迟奖励”。 区别： 监督学习依 阅读全文
posted @ 2025-06-15 12:25
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摘要：
大模型基础 目前主流的开源模型体系有哪些？ 涌现能力是啥原因？ 大模型 LLM 的架构是怎样的？ 目前比较受欢迎的开源大模型有哪些？ prefix LM 和 causal LM、encoder - decoder 区别及各自有什么优缺点？ 模型幻觉是什么，如何解决？ 大模型的 Tokenizer 的 阅读全文
posted @ 2025-06-15 11:38
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