随着像Bard和ChatGPT这样的强大语言模型的兴起，这些奇迹不仅仅是AI进化的令人印象深刻的壮举——它们标志着一个新时代的曙光，在这个新时代中，机器能够以前所未有的准确性和流利度理解和生成人类语言。从个性化聊天机器人到实时翻译，自然语言处理(NLP)正在彻底改变与技术和彼此的互动方式。随着这些应用变得更加普遍，掌握NLP将不再是一项技能，而是一种必需。
是否对自然语言处理(NLP)感兴趣？那么这条学习路径适合！它旨在帮助在短短6个月内学习NLP的基础知识，即使是初学者。
将学到什么？
第1个月：从Python和基础机器学习开始。学习统计学、概率论和NLP的深度学习概念。
第2个月和第3个月：掌握文本处理技术、词嵌入和深度学习框架，如PyTorch和TensorFlow。构建首个文本摘要和机器翻译项目。
第4个月和第5个月：发现像BERT和GPT-3这样的强大预训练模型。学习迁移学习、提示工程和微调技术。使用大型语言模型构建应用程序。
第6个月：通过创建自己的语言模型，将技能提升到下一个水平。成为一名NLP专家！
为什么选择这条路径？
易于跟随：这条路径为初学者设计，提供清晰的指导和项目。
动手学习：将通过实践项目来学习，这些项目将构建技能。
成为专家：通过这条路径的结束，将拥有构建自己的NLP应用程序的技能。
在开始这条NLP学习路径之前，必须具备以下领域的坚实基础：
Python：熟悉Python编程语言，因为它在NLP库和框架中广泛使用。
基础机器学习算法：对机器学习算法如逻辑回归、决策树、K最近邻和朴素贝叶斯有基本了解。
基础深度学习概念：熟悉深度学习的基本理念，包括神经网络及其训练过程。
数学：复习统计学和概率论知识，因为它们构成了许多NLP技术的基石。
在第一季度，将专注于基本的NLP技术和构建NLP的基础知识。到这个季度结束时，目标是获得NLP的基础知识。
在NLP之旅的第一个月，关注以下主题：
文本预处理：通过掌握文本预处理技术来学习NLP的基础方面。这包括理解正则表达式的强大功能，用于模式匹配，实现停用词去除以过滤常用词，以及探索词干提取和词元化，将词减少到它们的根形式。
词嵌入：掌握词嵌入的概念，这对于捕获文本数据中的语义关系至关重要。熟练掌握One Hot Encoding，一种基本表示；TF-IDF，一种考虑术语重要性的方法；Word2Vec，学习词向量；以及FastText，包含子词信息。
情感分析：将获得的技能应用于对文本数据进行情感分析。利用文本预处理方法和多种词嵌入技术来理解和分类情感，为更高级的NLP应用奠定基础。
假新闻检测：展示NLP在现实世界场景中的实践应用。构建一个专注于检测假新闻的项目，使用文本预处理和词嵌入来揭示模式和语言线索，这些线索表明了错误信息。
TF-IDF：深入研究关于术语频率-逆文档频率(TF-IDF)的研究论文，了解其在NLP中的重要性。
Word2Vec：探索关于Word2Vec的研究论文，这是一种流行的词嵌入技术。
在第二个月，深入研究深度学习及其在NLP中的应用：
深度学习NLP框架：沉浸在深度学习的强大领域中，重点关注像PyTorch和TensorFlow这样的框架。获得实践经验，利用它们的能力解决复杂的NLP挑战。
NLP技术：探索一系列高级NLP技术，包括用于特征提取的卷积神经网络(CNN)，用于序列数据的递归神经网络(RNN)，用于处理长期依赖的长短期记忆(LSTM)网络，用于有效训练的门控递归单元(GRU)，以及用于序列到序列学习任务的编码器-解码器模型。
文本摘要：将深度学习NLP技术知识应用于创建一个系统，该系统自动从长篇文本中生成简洁的摘要。这个项目提高了对理解和表示有意义内容的技能。
机器翻译：通过开发机器翻译项目探索多语言通信。利用深度学习模型在语言之间无缝翻译文本，展示NLP在弥合语言差距中的变革力量。
CNN、RNN：探索关于卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)在NLP背景下的研究论文。
LSTM、编码器-解码器：深入研究关于长短期记忆(LSTM)和编码器-解码器架构的研究论文。
在第三个月，关注注意力机制和迁移学习在NLP中的作用：
注意力就是一切：深入研究开创性的研究论文“注意力就是一切”，揭开注意力机制在NLP任务中的变革性作用。掌握注意力背后的基本概念及其在提高模型性能中的应用。
基于Transformer的模型：探索像BERT、Roberta和GPT-1-2这样的最新基于Transformer的模型。了解这些预训练模型如何通过捕捉语言中的复杂上下文关系，重塑NLP的格局。
下一个词预测：将对注意力机制的新知识应用于开发一个项目，专注于预测给定句子中的下一个词。这个实践努力将提高在实施基于注意力的策略方面的技能，为提供对语言建模和上下文理解的宝贵见解。
注意力论文：深入研究关于基于Transformer模型的注意力机制的研究论文。这篇单一的研究论文介绍了许多关键概念。
在完成第一季度后，将拥有NLP所需的坚实基础知识。有一个项目列表可以帮助进一步加强知识。将在下面的描述中留下这些项目的链接。现在，在第二季度，将更详细地研究LLM以及如何训练、微调和构建它们。在第二季度的目标是知道如何微调并从头开始制作LLM。
在第四个月，学习如何利用语言模型并为更好的NLP性能设计提示：
从LLM开始：通过了解不同类型的语言模型(如基础模型和针对特定任务定制的模型)开始语言模型(LM)探索之旅。了解语言表示和任务适应。
基础模型：探索像GPT(生成预训练变换器)、PaLM(模式学习模型)和Llama这样的关键模型。了解使这些模型成为推进NLP应用不可或缺的架构基础和能力。
使用RAG构建LLM应用程序：通过开发利用检索增强生成(RAG)技术的应用程序来应用知识。利用提示工程和检索机制的力量来增强语言生成，创建展示先进语言模型实际影响的应用程序。
在第五个月，专注于微调基础模型和高级技术。深入研究微调语言模型的复杂性，探索高级技术，如提示工程微调(PEFT)和Lora-Qlora。了解这些方法如何显著提高基础模型对特定NLP任务的适应性。
微调LLM模型：通过承担一个涉及为特定NLP任务优化基础语言模型的项目，应用对微调技术的了解。这种实践经验将加深对模型适应和优化的理解，这对于定制语言模型以适应特定应用程序至关重要。
另请阅读：微调大型语言模型(LLM)的初学者指南
在NLP学习路径的最后一个月，探索从头开始训练语言模型和构建自定义模型的过程：
构建LLM模型：通过承担一个挑战性的项目——从头开始训练一个自定义语言模型，类似于为特定NLP任务创建Llama 2，来结束NLP之旅。这项工作将展示在模型架构设计、训练方法和解决任务特定细节方面的熟练程度，标志着在自然语言处理方面的掌握达到了一个重要的里程碑。
另请阅读：从头开始构建自己的大型语言模型的初学者指南
恭喜完成了这个全面的6个月NLP学习路径，成为2024年的NLP专家。