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如果是研究型课题，当然是先开始读论文，如果是工程型，先开始学微机原理

论文就是挑一些早期的和最新的综述类对整个领域有大致了解，工程的话先了解怎么跑各种综述里面提到的算法，不需要真跑，知道怎么回事就行

不是，为什么我总能刷到不读岛规的，哪怕这个版我几乎没看过( ﾟ∀。)

python先学好，然后学

机器学习：线性回归，逻辑回归，卷积神经网络（CNN)
循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆神经网络（LSTM, GRU）

NLP基础：分词器，N-gram模型，word2vec

深度学习：梯度下降（GD,SGD,SGD with moment，Adam, AdamW), 然后就是大名鼎鼎的 Transformer, 之后就是其衍生模型如：BERT, GPT, T5, plam

Python主要掌握基础语法，numpy，和pytorch/TensorFlow
然后有空的话把C++学了，最好在大四前学完Cuda

之后就要多读读相关论文了(｀･ω･)

>>No.61809003
资源的话B站大部分都有，可以考虑关注一下NLP方面的公众号。最好英语学扎实点( ´_ゝ`)

Speech and Language Processing (3rd ed. draft) Dan Jurafsky and James H. Martin.

圣经

nlp在大模型出来后不是半废了吗？

现在大一就开始学NLP了嘛( ﾟ∀。)？
就光里面的数学原理感觉不是大学能顶得住的啊

>>No.61823371
大模型也是NLP，而且现在确实还有挺多问题要解决的。比如怎么把高水平模型扔手机里什么的(`ε´ )