当今的大型语言模型是 Transformer 模型的简化形式。它们被称为仅解码器模型，因为它们的作用类似于 Transformer 的解码器部分，即给定部分序列作为输入，生成输出序列。从架构上看，它们更接近 Transformer 模型的编码器部分。在这篇文章中 […]
构建用于语言翻译的 Transformer 模型
2017 年引入的 Transformer 架构通过消除对循环神经网络的需求，彻底改变了语言翻译等序列到序列任务。它转而依赖自注意力机制来处理输入序列。在这篇文章中，您将学习如何从头开始构建 Transformer 模型。特别是，您将了解：自注意力如何处理输入序列 Transformer 如何 […]
如何诊断回归模型失败的原因
本文探讨了识别和理解机器学习回归模型表现不佳的常见原因，从数据质量问题到模型配置不当。
Python 中逐步实现高级特征缩放技术
本文旨在提供高级特征缩放技术的实用概述，描述每种技术的工作原理，并展示每种技术的 Python 实现。
使用 Docker 和 FastAPI 的首次容器化机器学习部署
在本文中，您将学习如何使用 FastAPI 和 Docker 部署机器学习模型。
构建带注意力机制的 Seq2Seq 模型用于语言翻译
2014 年由 Bahdanau 等人引入的注意力机制显著改进了序列到序列（seq2seq）模型。在这篇文章中，您将学习如何构建和训练一个带有注意力的 seq2seq 模型进行语言翻译，重点关注：为什么注意力机制至关重要 如何在 seq2seq 模型中实现注意力 让我们开始吧。概述 本文是 […]
超越 Pandas：7 种针对大型数据集的高级数据处理技术
我们将介绍七种超越 Pandas 的工具和技术，它们专为处理大数据、加快执行速度和提高管道效率而构建。
图像增强技术可提升您的计算机视觉模型性能
图像翻转、旋转、缩放和调整视觉属性如何帮助提升计算机视觉模型的性能。
悄然破坏机器学习项目的 10 个关键错误
机器学习系统开发生命周期概览，重点介绍和描述可能导致机器学习项目脱轨的 10 个关键（有时是微妙的）错误。
使用 Scikit-LLM 进行零样本和少样本分类
深入了解 Scikit-LLM 的零样本和少样本分类功能以及如何将其与 Scikit-learn 工作流一起使用。