自然语言处理
这页用来整理自然语言处理相关笔记。当前重点是把 Stanford CS224n 官方课堂 PPT 中的 NLP 主线内容整理成中文学习笔记。
当前内容
- CS224n 官方 PPT 中文笔记
- 词向量、神经网络与反向传播
- RNN 语言模型、注意力与 Transformer
- 预训练、后训练、PEFT、RAG、Agent、基准测试、评测、推理、长上下文扩展、分词与多语言、NLP 社会影响、开放问题与小模型推理
来源限定：CS224n 笔记只根据 Stanford 官方课程页 Schedule 中的官方 slides_w26 PPT/PDF 整理，不使用视频、reading notes、作业、博客或第三方总结。
CS224n 官方 PPT 笔记
这部分按课程主线拆成多页，便于复习和检索：
- 从 NLP 的历史范式切换进入词向量与神经网络基础
- 从 RNN 语言模型过渡到 attention 与 Transformer
- 从预训练、后训练扩展到 prompting、PEFT、RAG 与 agents
- 当前已整理到开放问题：小模型推理；CS224n Winter 2026 正式课堂 PPT 主线已闭环