本文重点讨论生产环境中 RAG 管道的关键特征，并区分三种类型的管道。
理解 RAG 第九部分：微调 LLMs 以用于 RAG
在 RAG 系统中如何以及何时微调语言模型，以确保随着时间的推移，能够生成连贯、事实准确且相关的响应。
如何使用 Optuna 进行 Scikit-learn 超参数优化
在本文中，我们将展示如何将两者结合起来进行超参数优化任务。
5 Reasons Why Traditional Machine Learning is Alive and Well in the Age of LLMs
大型语言模型 (LLM) 是否正在取代最传统的机器学习解决方案？以下是原因。
文本嵌入的应用示例
文本嵌入通过提供捕捉语义意义的密集向量表示，彻底改变了自然语言处理。在上一教程中，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，这些应用超出了语义搜索和文档聚类等基本任务。具体来说，您将 […]
在 Transformers 库中使用 Auto Classes
在 Transformers 库中，Auto Classes 是一种关键设计，它允许您使用预训练模型，而无需担心底层模型架构。这使得您的代码更加简洁，易于维护。例如，您可以通过更改模型名称轻松地在不同的模型架构之间切换；甚至代码 […]
使用 Transformers 生成文本嵌入
文本嵌入是文本的数字表示，它们以机器能够理解和处理的方式捕捉语义意义。通过使计算机能够比传统的词袋模型或独热编码方法更有效地处理文本，这些嵌入彻底改变了自然语言处理。在接下来的内容中，您将探索如何使用 [...] 生成高质量的文本嵌入。
Python 中的聚类入门指南
本文将介绍如何在 Python 中使用常见的聚类方法，即 k-means 聚类和层次聚类。
2025 年 MLOps 精通路线图
本文重点介绍并整合了 MLOps 的构建模块和最新趋势，这对于理解当前格局至关重要。
为问答任务微调 DistilBERT
Transformers 库为许多流行的 Transformer 模型提供了一个简洁且文档齐全的接口。它不仅使源代码更易于阅读和理解，还提供了一种标准化的方式来与模型进行交互。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处理 […]