XAI是什么？一文揭开可解释人工智能的神秘面纱
可解释人工智能（Explainable Artificial Intelligence, XAI）正是为破解这一困境而生。它通过技术手段打开AI的“决策黑箱”，使人类能够理解模型如何从输入数据推导出输出...
从零开始学AI：欠拟合和过拟合的区别全讲解
欠拟合（Underfitting）和过拟合（Overfitting）这两种问题会严重影响模型的性能和泛化能力，理解它们的区别以及如何应对是掌握机器学习的关键一步。本文AI铺子将深入探讨欠...
欠拟合是什么意思？造成欠拟合现象的主要原因及解决方法详解
本文围绕欠拟合这一机器学习与深度学习中的关键概念展开详细探讨。首先明确欠拟合的定义，通过直观示例帮助读者理解其本质。接着深入剖析造成欠拟合的主要原因，涵盖模型复...
BERT 与 ELMo、GPT 有何不同？三大语言模型对比分析
2018年前后，ELMo、GPT和BERT三大模型相继问世，分别代表了预训练语言模型的三个重要技术分支，彻底改变了传统NLP任务依赖人工设计特征和特定任务模型的局面。本文AI铺子将...
提升BERT效果的5个Prompt Engineering技巧（附实例）
直接应用BERT时，模型输出可能因提示词设计不当而偏离预期目标。Prompt Engineering（提示工程）通过优化输入文本的结构、内容和形式，引导模型生成更精准、更符合任务需求...
BERT微调最佳实践：5个提升准确率的关键技巧
BERT作为自然语言处理领域的里程碑模型，通过预训练-微调范式在文本分类、问答系统、命名实体识别等任务中取得了显著成果。本文AI铺子总结5个提升BERT微调准确率的关键技巧...
如何避免BERT过拟合？这4种正则化策略必须掌握
当训练数据规模不足或任务复杂度过高时，BERT模型极易陷入过拟合困境，本文AI铺子将系统梳理BERT过拟合的成因，并重点解析Dropout、L1/L2正则化、早停（Early Stopping）、...
中文BERT优化技巧：词粒度选择与分词器适配详解
BERT模型凭借其强大的语言理解和生成能力，成为众多任务的核心工具。针对中文文本的特殊性，中文BERT模型在分词粒度选择和分词器适配方面存在独特挑战。本文AI铺子将系统梳...
什么是BERT？一文读懂谷歌推出的预训练语言模型
2018年，谷歌推出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型，以双向语境理解能力和大规模无监督预训练为核心，彻底改变了NLP的技术范式。本...
前向传播是什么？一文搞懂神经网络的推理过程
前向传播（Forward Propagation）作为神经网络推理过程的关键环节，是理解神经网络工作原理的重要基础。本文AI铺子将以“概念—原理—实例—应用”为脉络，用通俗的语言和具...