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NLP 评价指标：从分类、回归到文本生成
2026-10-20
准确率、混淆矩阵、P/R/F1、宏平均/微平均、ROC-AUC、MAE/RMSE/相关系数，以及 BLEU、ROUGE、BERTScore、COMET 与 LLM-as-a-Judge
3240 字
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16 分钟
BERT：预训练 + 微调范式
2026-10-20
用 Transformer 编码器做双向预训练：输入表示、MLM 与 NSP 任务，以及分类、序列标注和抽取式问答的微调方式
1584 字
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8 分钟
GPT、BART 与 T5：三种预训练范式
2026-10-20
自回归解码器、去噪编码器-解码器与 text-to-text 统一框架：三种预训练语言模型的结构、训练目标和适用任务
1700 字
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9 分钟
参数高效微调：LoRA、Adapter 与 Prefix Tuning
2026-10-20
冻结大部分预训练参数，只训练少量新增参数：Prefix Tuning、Adapter、LoRA 的原理、参数量对比与 QLoRA 量化微调
1260 字
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6 分钟