问答（Question Answering）是一项至关重要的自然语言处理任务，它使机器能够通过从给定上下文中提取相关信息来理解和回应人类的问题。DistilBERT 是 BERT 的一个精简版本，在构建问答系统方面，在性能和计算效率之间取得了极佳的平衡。在本教程中，您将学习如何构建 [...]
理解 RAG 第八部分：减轻 RAG 中的幻觉
在可能阻碍语言模型性能的各种问题和挑战中，幻觉（hallucinations）经常位居榜首。
6个鲜为人知的Scikit-Learn功能，可以为您节省时间
本文将探讨六个鲜为人知但能为您节省时间的 Scikit-learn 特性。
调试 PyTorch 机器学习模型：分步指南
本文将通过一个循序渐进的指南，帮助您了解如何使用 PyTorch 库调试用 Python 编写的机器学习模型。
Transformers 库温和入门
Transformers 是一种机器学习模型架构，它使用注意力机制来处理数据。许多模型都基于这种架构，例如 GPT、BERT、T5 和 Llama。其中许多模型彼此相似。虽然您可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 在 Python 中构建自己的模型，但 Hugging Face 发布了 [...]
2025 年精通语言模型学习路线图
学习 LLM 的高级概念包括一个结构化的、循序渐进的方法，涵盖概念、模型、训练、优化以及部署和高级检索方法。该路线图提出了一个获得 LLM 专业知识的分步方法。
评估LLM性能的统计方法
在本文中，我们探讨了用于评估 LLM 性能的统计方法，这是确保稳定性和有效性的基本步骤。
理解 RAG 第七部分：向量数据库与索引策略
本文继续“理解 RAG”系列，概念化了 RAG 系统中常用的向量数据库和索引技术。
掌握时间序列预测：从 ARIMA 到 LSTM
在本文中，我们将探讨三种主要的预测方法：ARIMA、ETS 和 LSTM。
Python 机器学习矩阵完整指南
本指南将介绍如何在 Python 中定义和使用矩阵、矩阵运算以及它们在机器学习过程中的用途概述。