1. RNN：时间序列数据的记忆大师

我第一次接触RNN是在做一个智能客服项目时，当时需要处理用户的连续对话。传统神经网络对每个输入都是独立处理的，但对话这种场景需要记住前面的内容，这时候RNN就派上用场了。RNN最大的特点就是它的循环结构——每个神经元的输出会作为下一个时间步的输入，形成一个记忆链条。

在实际应用中，我发现原始RNN有个致命缺陷：梯度消失问题。当序列太长时，前面的信息就像被冲淡的咖啡，越来越难传递到后面。后来我改用LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元），它们通过精巧设计的"门控"机制，完美解决了这个问题。比如在股票预测项目中，LSTM能记住几个月前的关键趋势，而普通RNN可能连上周的数据都记不清。

现在很多智能音箱的语音识别还在用改进版的RNN。我测试过，对于"明天北京天气怎么样？那后天呢？"这样的连续问题，基于LSTM的模型准确率比传统方法高20%左右。不过要注意，RNN的训练比较耗时，因为它的计算是串行的，没法像CNN那样并行处理。

2. CNN：图像处理的火眼金睛

记得2012年AlexNet在ImageNet比赛一战成名时，我正在做医疗影像分析。当时尝试用传统方法检测肺部CT中的结节，准确率一直卡在70%左右。换成CNN后，效果立竿见影——准确率直接飙到85%以上。CNN的神奇之处在于它的卷积层，就像拿着放大镜在图像上滑动，自动找出重要的局部特征。

我特别喜欢CNN的参数共享特性。在传统神经网络中，每个像素都要连接下一层的每个神经元，参数数量爆炸。而CNN的卷积核在整个图像上共享参数，不仅大幅减少计算量，还能捕捉平移不变性——无论猫在图片的左上角还是右下角，都能被识别出来。

实际部署时有个小技巧：预训练模型+微调。比如做皮肤病分类时，我先用ImageNet预训练的ResNet提取特征，然后只训练最后的全连接层。这样用很少的数据就能达到不错的效果，特别适合医疗这种标注数据稀缺的场景。不过要注意，CNN对图像变形比较敏感，建议训练时多做一些旋转、裁剪等数据增强。

3. Transformer：颠覆传统的注意力革命

2017年Transformer横空出世时，我正在为机器翻译项目头疼。当时用RNN做中英翻译，长句子效果总是不理想。Transformer的自注意力机制简直是救命稻草——它能直接计算句子中任意两个词的关系，不受距离限制。我实测发现，对于30个词以上的长句，Transformer的翻译质量比RNN高出一个档次。

Transformer最惊艳的是它的并行计算能力。以前训练RNN要逐词处理，现在可以一次性喂入整个句子，训练速度提升5-8倍。我在部署时常用的一种架构是编码器-解码器结构：编码器把输入语句转换成向量表示，解码器再生成目标语言。不过要注意，原始Transformer很吃显存，处理长文本时需要做分块或者使用内存高效的变体。

最近在做智能写作助手时，我发现Transformer的多头注意力特别有用。比如写"人工智能"相关内容时，模型能同时关注"深度学习"、"机器学习"等相关概念，生成的内容更加连贯。不过要注意控制生成长度，否则容易跑题。

4. BERT：理解语言的双向学霸

2018年BERT出来后，我们立刻在问答系统上做了测试。传统方法像盲人摸象，只能从左到右或从右到左看文本。而BERT是第一个真正双向的模型，能同时看到上下文。在SQuAD问答数据集上，直接用预训练的BERT微调，效果就超过了我们精心调校的模型。

我最喜欢BERT的预训练+微调范式。比如做法律文书分类时，先用海量文本预训练，再用少量标注数据微调，准确率能达到92%。不过BERT训练有个坑：学习率要设得很小（2e-5左右），否则容易震荡。部署时建议用蒸馏后的小模型，比如DistilBERT，推理速度能快60%，精度只下降2-3个百分点。

在医疗问答系统中，BERT的Masked Language Model特性特别有用。当用户输入"头疼应该吃[？]"时，模型能根据上下文预测最可能的词是"药"而不是"饭"。不过要注意处理专业术语，最好先在领域文本上继续预训练。

5. GPT：文本生成的创作天才

去年用GPT-3做智能写作时，我被它的创作能力震惊了。给它一个开头"人工智能正在改变"，它能写出千字长文，而且逻辑连贯。GPT的核心是自回归生成——像写作文一样，一个字一个字地往外蹦。不过在实际应用中要控制temperature参数，太高会天马行空，太低又太死板。

我发现GPT特别适合做内容创作辅助。比如写技术博客时，先列出大纲，让GPT生成初稿，再人工修改，效率提升3倍不止。但要注意事实核查，GPT有时会一本正经地胡说八道。在客服场景中，我用GPT做话术建议，配合意图识别模块，客户满意度提升了15%。

最近在尝试few-shot learning——给GPT几个例子，它就能学会新任务。比如展示3个商品描述的例子，它就能自动生成新的产品文案。不过提示工程(prompt engineering)很关键，同样的任务，好的prompt能让效果提升40%。