模型架构与原理图文讲义1266 字
BERT核心原理及预训练机制
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《BERT核心原理及预训练机制》共 20 页、0.1 万字，通篇围绕 上下文、Attention、向量、Transformer 展开，归在「模型架构与原理」这一层。
覆盖上下文Attention向量Transformerembedding架构
适合要跟模型团队对话、得听懂他们在说什么的人
目录骨架（8 节）
- BERT 核心原理及预训练机制
- 本节课程核心大纲
- 核心训练哲学：预训练＋微调
- 进化之路：BERT VS RNN/LSTM
- 语义理解的飞跃：动态向量 vs 静态向量
- 预处理第一步：分词机制
- 输入表示：三向量叠加模型
- 实例演示：输入构建五步法
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BERT 核心原理及预训练机制
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本节课程核心大纲
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