检索增强生成 (RAG) 已成为当代人工智能系统中的一项关键技术，它允许大型语言模型 (LLM) 实时集成外部数据。这种方法使模型能够基于从相关来源提取的精确信息来构建其响应，从而在问答、摘要和内容生成等任务中获得更好的性能。通过增强 [...]
为您的机器学习职业做好2025年准备
机器学习持续为社会带来各种各样的益处，这意味着机器学习职业随着时间的推移只会变得越来越重要。机器学习职业是许多人追求的目标；然而，这并非易事。除此之外，即使您已经开始 [...]
2025 年精通机器学习学习路线图
机器学习 (ML) 现已成为我们日常生活的一部分，从手机上的语音助手到执行类似人类任务的先进机器人。它已在医疗保健等多个领域进行转型，提供了协助医生诊断疾病的工具，在汽车行业推出了自动驾驶汽车，在零售业通过个性化 [...]
在 PyCaret 中构建自定义模型管道：从数据准备到生产
在 PyCaret 中构建自定义模型管道可以帮助简化机器学习。PyCaret 能够自动化许多步骤，包括数据准备和模型训练。它还可以让您创建和使用自己的自定义模型。在本文中，我们将使用 PyCaret 逐步构建自定义机器学习管道。 [...]
Claude API 实用指南
Claude API 简介 Anthropic 的 Claude API 为开发者提供了一个令人兴奋的入口，可以轻松地将先进的 AI 功能集成到他们的应用程序中。Claude API 是一个强大的 AI 平台，它使开发者能够将最先进语言模型的先进功能集成到他们自己的应用程序中。凭借其多功能 [...]
RAG 幻觉检测技术
简介 大型语言模型 (LLM) 对于许多应用都很有用，包括问答、翻译、摘要等，该领域的最新进展增加了它们的潜力。正如您无疑所知，有时 LLM 会提供事实不正确答案，特别是当对给定输入提示所需的响应未被 [...]
训练大型语言模型时要避免的 5 个常见错误
简介 训练大型语言模型 (LLM) 是一个复杂的过程，需要规划、计算资源和领域专业知识。数据科学家、机器学习从业者和 AI 工程师都可能陷入常见的训练或微调模式，这些模式可能会损害模型的性能或可扩展性。本文旨在识别训练 [...] 时需要避免的五个常见错误。
7 种下一代提示工程技术
随着 ChatGPT 和 Gemini 等大型语言模型 (LLM) 产品席卷全球，我们需要调整技能以跟上潮流。当今时代的一项技能是提示工程。提示工程是设计有效提示以优化 LLM 性能和输出的策略。通过构建 [...]
LLM评估指标轻松入门
指标是评估任何 AI 系统的基石，对于大型语言模型 (LLM) 而言也不例外。本文通过 Python 代码示例，深入剖析了一些用于评估 LLM 执行的语言任务的流行指标的工作原理，并说明了如何利用 Hugging Face 库 [...]
2025 年值得关注的 7 个机器学习趋势
机器学习现在是近期技术进步的基石，这在当前的生成式 AI 浪潮中尤为明显。许多人使用 ChatGPT、Perplexity 和 Midjourney 等工具来协助日常工作，这有力地证明了机器学习将继续在很长一段时间内塑造我们工作方式。结束 [...]