本文提供了对 LLM 的简洁基本理解，然后通过几个知名的框架提供了三个基于代码的入门示例来说明其用法。
理解 DistilBart 模型和 ROUGE 指标
DistilBart 是一个典型的用于 NLP 任务的编码器-解码器模型。在本教程中，您将学习此类模型是如何构建的，以及如何检查其架构，以便与其他模型进行比较。您还将学习如何使用预训练的 DistilBart 模型生成摘要以及如何控制 […]
使用 DistilBart 模型进行文本摘要
文本摘要是文本生成领域复杂演进的体现，需要对内容和上下文有深入的理解。通过 DistilBart 等编码器-解码器 Transformer 模型，您现在可以创建能够捕捉长文本精髓，同时保持连贯性和相关性的摘要。在本教程中，您将发现如何使用 DistilBart 实现文本摘要。您将通过 [...]
使用 Python 诊断和修复机器学习中的过拟合
本文以教程形式，说明了如何使用 Python 诊断和修复过拟合。
使用 Hugging Face Endpoints 和 FastAPI 构建 LLM 应用
FastAPI 的高效 HTTP 请求处理与 Hugging Face 强大的 LLM 的结合，可帮助开发人员快速构建由 AI 驱动的应用程序，这些应用程序可以根据自然语言生成响应用户提示。
10 个 Python 单行代码，将提升您的数据准备工作流程
本文将探讨简单的 Python 单行代码如何提升您的数据准备工作流程。
使用 GPT-2 模型进行文本生成
文本生成是深度学习最迷人的应用之一。随着 GPT-2 等大型语言模型的出现，我们现在可以生成人性化、连贯、在上下文中相关且出乎意料地富有创意的文本。在本教程中，您将发现如何使用 GPT-2 实现文本生成。您将通过可运行的实际示例来学习 […]
使用 GPT-2 模型进行自动补全式文本生成
生成无意义文本是一个简单的初学者编程练习。但有意义地完成句子则需要大量的工作。随着神经方法的引入，自动完成技术的格局已经发生了巨大的变化。借助 Hugging Face 的 transformers 库，实现文本补全只需几行代码。在本全面教程中，您 […]
理解 RAG 第六部分：有效的检索优化
本文介绍了一些改进 RAG 系统检索端性能的常用方法。
使用Python理解机器学习中的概率分布
本文介绍了机器学习相关的关键概率分布，探讨了它们的应用，并提供了实用的 Python 实现。