档案 | 语言模型

探讨大型语言模型 (LLM) 在应对机器学习开发工作流程中常见但重大的挑战时所扮演的角色、产生的影响和具备的价值。

本文将介绍系统提示如何通过上述提示中的具体示例揭示 5 个具体经验。

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。

请查阅这份分步指南，了解如何设置一个Python项目，以实现与GPT-4等最先进的OpenAI模型进行交互。

在本文中，我们将深入探讨五种超越传统流水线的尖端RAG架构，重新定义我们如何在AI应用中处理上下文、准确性和动态信息使用。

查看这份对IDE友好的指南，在您自己的机器上启动并运行一个轻量级LLM。

Transformer、嵌入、上下文窗口……这些术语您可能听过，但您真的知道它们的含义吗？本文将用通俗易懂的语言，为您剖析大型语言模型背后的七个基本概念。

厌倦了抽象的理论吗？本教程将向您展示如何在不依赖外部库的情况下实现向量搜索。

由于LLM的大小很重要，本文对模型大小优化的概念和实践策略进行了探索性讨论。

一份简洁的操作指南，旨在利用模型量化带来的优势，在受限环境下本地利用大型语言模型。