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- 第 1 章：Prompt 基础 1.1 什么是 Prompt？ 1.1.1 Prompt 的定义 1.1.2 Prompt 编程与传统编程的区别 1.2 Prompt 的作用与应用场景 1.2.1 自然语言处理（NLP） 1.2.2 AI 对话系统（ChatGPT、Claude） 1.2.3 代码生成与优化 1.2.4 视觉与多模态 AI 1.3 常见 Prompt 结构与写作原则 1.3... 第 1 章：Prompt 基础 1.1 什么是 Prompt？ 1.1.1 Prompt 的定义 1.1.2 Prompt 编程与传统编程的区别 1.2 Prompt 的作用与应用场景 1.2.1 自然语言处理（NLP） 1.2.2 AI 对话系统（ChatGPT、Claude） 1.2.3 代码生成与优化 1.2.4 视觉与多模态 AI 1.3 常见 Prompt 结构与写作原则 1.3...
- 在自然语言处理（NLP）领域，模型训练依赖计算图这一底层架构。动态计算图以灵活性见长，适合调试与开发，但运行效率较低；静态计算图则以高效性和全局优化能力著称，利于大规模训练和部署，但调试复杂且灵活性受限。两者各有优劣，适用于不同场景：研究初期宜用动态计算图，生产阶段则偏好静态计算图。它们共同推动了NLP技术的发展，为自然语言处理的广泛应用提供了技术支持。 在自然语言处理（NLP）领域，模型训练依赖计算图这一底层架构。动态计算图以灵活性见长，适合调试与开发，但运行效率较低；静态计算图则以高效性和全局优化能力著称，利于大规模训练和部署，但调试复杂且灵活性受限。两者各有优劣，适用于不同场景：研究初期宜用动态计算图，生产阶段则偏好静态计算图。它们共同推动了NLP技术的发展，为自然语言处理的广泛应用提供了技术支持。
- 前馈神经网络（FFN）是自然语言处理（NLP）领域中不可或缺的组件，尤其在Transformer等架构中发挥重要作用。FFN通过非线性变换和特征提取，增强模型对复杂语义的理解能力，同时平衡注意力机制输出，提升泛化性能。其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层，工作原理涉及加权求和与激活函数处理。 前馈神经网络（FFN）是自然语言处理（NLP）领域中不可或缺的组件，尤其在Transformer等架构中发挥重要作用。FFN通过非线性变换和特征提取，增强模型对复杂语义的理解能力，同时平衡注意力机制输出，提升泛化性能。其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层，工作原理涉及加权求和与激活函数处理。
- Transformer架构通过自注意力机制革新了自然语言处理，但其位置无关特性需依赖位置编码来感知序列顺序。位置编码方式包括正弦编码（简单高效）、可学习编码（灵活适配）和相对位置编码（捕捉语法语义）。不同任务与数据规模需权衡选择编码方式。未来，结合外部知识及新兴计算技术的位置编码有望进一步提升模型性能，推动自然语言处理技术发展。 Transformer架构通过自注意力机制革新了自然语言处理，但其位置无关特性需依赖位置编码来感知序列顺序。位置编码方式包括正弦编码（简单高效）、可学习编码（灵活适配）和相对位置编码（捕捉语法语义）。不同任务与数据规模需权衡选择编码方式。未来，结合外部知识及新兴计算技术的位置编码有望进一步提升模型性能，推动自然语言处理技术发展。
- 多头注意力机制是自然语言处理（NLP）领域的核心技术，基于人类大脑选择性关注的灵感，通过多个“注意力头”从不同角度分析输入数据，显著提升模型对语言的理解和表达能力。它在Transformer架构中广泛应用，如BERT和GPT系列，推动了机器翻译、文本生成等任务的突破。然而，该机制也面临计算复杂度高和可解释性差的挑战。 多头注意力机制是自然语言处理（NLP）领域的核心技术，基于人类大脑选择性关注的灵感，通过多个“注意力头”从不同角度分析输入数据，显著提升模型对语言的理解和表达能力。它在Transformer架构中广泛应用，如BERT和GPT系列，推动了机器翻译、文本生成等任务的突破。然而，该机制也面临计算复杂度高和可解释性差的挑战。
- BERT与GPT系列模型是自然语言处理（NLP）领域的里程碑。基于Transformer架构，BERT通过双向编码实现深度语言理解，适用于情感分析、命名实体识别等任务；GPT则以单向生成见长，能够创作连贯文本，广泛应用于对话系统和内容生成。两者虽在架构与目标上各有侧重，但其融合探索正推动更通用的NLP模型发展。 BERT与GPT系列模型是自然语言处理（NLP）领域的里程碑。基于Transformer架构，BERT通过双向编码实现深度语言理解，适用于情感分析、命名实体识别等任务；GPT则以单向生成见长，能够创作连贯文本，广泛应用于对话系统和内容生成。两者虽在架构与目标上各有侧重，但其融合探索正推动更通用的NLP模型发展。
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