适合人群：
在校学生：如果你是在校学生，对AI有浓厚兴趣，并希望通过学习相关内容增强自己的实践能力，以便在未来的实习或工作中脱颖而出，那么大模型的知识将是你简历上的一大亮点。
职场新人：对于那些刚刚步入职场不久的同学，如果你想通过掌握大模型技术来提升自己的职业竞争力，无论是为了升职加薪还是寻求更好的职业发展机会，这部分内容都将是你的宝贵资产。
追求效率者：如果你希望通过“偷懒”来节省时间，获取整理好的大模型面试资料和信息，以便更高效地准备面试或学习，那么这些资源将是你的得力助手。
经验交流者：渴望与行业内的专业人士近距离交流，汲取更多实战经验，获取第一手行业信息的人群，也将从这些内容中受益匪浅。
不适合人群：
自主学习强者：对于那些已经拥有强大自我学习能力，能够独立完成AI相关知识学习的人来说，这些额外的帮助可能不是必需的。 非AI领域人士：如果你不准备进入AI相关领域，或者对AI学习没有兴趣，那么这部分内容可能并不适合你。
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个重要分支，它旨在使计算机能够理解、解释、生成以及操作人类语言。NLP的目标是使计算机能够像人类一样处理和理解文本和语音数据，从而进行有意义的交互。
文本分类：将文本数据分类到预定义的类别中，如情感分析（正面/负面）。
信息抽取：从非结构化文本中提取结构化信息，如实体识别、关系抽取。
问答系统：回答用户提出的自然语言问题。
机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
文本生成：自动生成符合语法和语义的文本，如文章摘要、诗歌创作。
语音识别与合成：将人类语音转换为文本（语音识别），以及将文本转换为语音（语音合成）。
NLP的基础技术包括文本预处理（分词、去除停用词、词干提取/词形还原）和文本表示（词袋模型、TF-IDF、词嵌入），这些技术共同为后续的NLP任务提供基础的数据处理和特征表示能力。
深度学习与NLP：循环神经网络、Transformer及其变体如BERT等模型，极大地推动了自然语言处理（NLP）的发展，为各种NLP任务提供了强大的解决方案和性能提升。
循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM, GRU）：特别适合处理序列数据，如文本。
Transformer：通过自注意力机制，克服了RNN的序列依赖性问题，成为当前NLP领域的核心模型之一。
BERT及其变体：基于Transformer的预训练模型，通过大规模无监督训练，为各种NLP任务提供了强大的基础模型。
NLP的应用涵盖了从日常生活到商业、医疗、法律等各个领域。
搜索引擎：理解用户查询，返回相关结果。
智能客服：通过聊天机器人回答用户问题，提供服务。
社交媒体分析：分析用户生成的内容，理解用户情绪和行为。
医疗诊断：分析病历、医学影像报告等，辅助医生做出诊断。
法律文档审查：自动化分析合同、法律文件等，提高审查效率。
