作者存档 | Muhammad Asad Iqbal Khan

在上一篇文章中，您学习了如何构建一个简单的检索增强生成（RAG）系统。RAG 是一种通过外部知识增强大型语言模型的强大方法，并且有许多变体可以使其更好地工作。接下来，您将看到一些高级功能和技术来提高性能 […]

检索增强生成（RAG）已成为一种强大的范式，用于增强大型语言模型的能力。通过结合检索系统和生成模型的优势，RAG 系统可以生成更准确、更真实、更具上下文相关性的响应。当处理特定领域知识或需要最新信息时，这种方法特别有价值。在 […]

Transformer 模型是当今 NLP 任务的标准模型。几乎所有的 NLP 任务都涉及生成文本，但这不是模型的直接输出。您可能期望模型能帮助您生成连贯且上下文相关的文本。虽然这部分与质量有关 […]

上下文向量是 transformer 模型生成的强大表示，可以捕获单词在其特定上下文中的含义。在之前的教程中，我们探讨了如何生成这些向量以及一些基本应用。现在，我们将重点构建利用上下文向量解决实际问题的实用应用程序。在本教程中，我们将实现几个 […]

上下文向量是高级 NLP 任务的强大工具。它们允许您捕获单词的上下文含义，例如在句子中单词具有多种含义时识别其正确含义。在这篇文章中，我们将探讨上下文向量的一些示例应用。具体来说：您将学习如何 […]

上下文向量是一个单词的数字表示，它捕捉了该单词在特定上下文中的含义。与为每个单词分配单个固定向量的传统词嵌入不同，同一个单词的上下文向量可以根据句子中的周围单词而变化。Transformer 是选择的工具 […]

文本嵌入通过提供捕捉语义含义的密集向量表示，彻底改变了自然语言处理。在之前的教程中，您学习了如何使用 transformer 模型生成这些嵌入。在这篇文章中，您将学习文本嵌入的高级应用，这些应用超越了语义搜索和文档聚类等基本任务。具体来说，您将 […]

文本嵌入是文本的数值表示，以机器可以理解和处理的方式捕捉语义含义。这些嵌入通过使计算机能够比传统的词袋或独热编码方法更有意义地处理文本，彻底改变了自然语言处理。接下来，您将探索如何使用 […] 生成高质量的文本嵌入

transformers 库为许多流行的 transformer 模型提供了清晰且文档齐全的接口。它不仅使源代码更易于阅读和理解，还提供了与模型交互的标准化方式。在上一篇文章中，您已经看到了如何使用 DistilBERT 等模型进行自然语言 […]

问答（Q&A）是自然语言处理的标志性实际应用之一。在之前的文章中，您已经看到了如何使用 transformers 库通过构建管道来使用 DistilBERT 进行问答。在这篇文章中，您将深入探讨技术细节，了解如何操作问题 […]