黑唐僧

复数：从数学基础到AI应用的全面指南 理解复数（Complex Number）的概念，不仅是学习数学的重要一步，它更是你深入理解现代计算机科学、信号处理乃至AI领域的一把钥匙。接下来，我会从它的基本定

ROUGE评估指标详解：文本生成任务的自动化评估利器 ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）是一套用于自动评估文本生成任务（如

BLEU评估指标详解：机器翻译质量的自动化评估方法 BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）是一种用于评估机器翻译文本质量的自动评估指标，它通过比较机器翻译结果与人工

深入理解n-gram：从理论基础到现代应用 理解n-gram能帮你把握自然语言处理（NLP）发展的一个关键脉络。下面这份详解，我将从它的核心思想讲起，梳理其发展历程，并说明它如何深刻影响了我们今天使用

引言 大语言模型的"涌现能力"是AI领域一个令人着迷的现象。简单来说，它指的是当模型的参数规模、数据量或计算量超过某个临界值时，其性能会突然出现质的飞跃，获得在更小规模模型中所不具备的新能力，比如复杂

Transformer位置编码器完整笔记 1. 背景介绍 1.1 为什么需要位置编码？ Transformer模型使用自注意力机制，但自注意力本身是位置无关的。这意味着： "猫追狗"和"狗追猫"对模型

Transformer缩放注意力机制：为什么除以√d_k是深度学习的精妙设计？ 引言：从面试问题到技术洞察 作为一名技术爱好者，我曾在面试中被问到："Transformer中Q·Kᵀ为什么要除以√d_

深度模型训练救星：Transformer-LayerNorm如何让Transformer从“难以训练”到“效果惊人”？

Transformer双掩码机制解析：从原理到SOTA性能的基石 在自然语言处理领域，Transformer架构无疑是一场革命。从BERT到GPT，从机器翻译到ChatGPT，几乎所有现代大语言模型都