在人工智能的发展历程中,曾经的AI常常因缺乏逻辑而“瞎编乱造”,给出令人啼笑皆非的答案。然而,如今的AI已经学会了“边想边说”,能够像人类一样逐步推理并得出结论。这一切的转变,都得益于“思维链”(Chain of Thought,简称CoT)技术的出现。本文将带你深入了解思维链如何让大模型变得更聪明,从技术原理到实际应用,探索AI从“语言模仿器”向“类人智能”的关键进化路径。
在自然语言处理(NLP)领域,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一个具有里程碑意义的大模型,它凭借强大的预训练能力和广泛的应用价值,深刻改变了语言理解的范式。本文将从BERT的起源、架构、预训练方法以及实际应用等方面展开,详细探讨BERT如何通过“预训练+微调”的模式实现对多种NLP任务的强大适配能力,以及它在互联网行业中的广泛应用,例如美团如何利用BERT提升用户评论情感分析、搜索词意图识别和搜索词改写等业务的准确性和效率。