ChatGPT与大模型研究

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本章涵盖以下内容： 修改数据，使其可用于一个二维分割问题 使用 Segment Anything 执行分割 理解使用 SegFormer 进行掩码预测 微调一个分割模型 在前四章中，我们已经完成了很多

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本章涵盖以下内容 理解张量——PyTorch 中的基础数据结构 对张量进行索引与运算 与 NumPy 多维数组进行互操作 将计算迁移到 GPU 上以提升速度 在上一章中，我们概览了深度学习所能实现的众

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在上一章中，我们使用 Haystack 的 RAG 工具构建了一条稳健的问答（Q&A）Pipeline。我们重点关注的是如何打造一个可复现且可扩展的系统，并将评估指标与反馈回路整合进来，以持续提升模型

在前几章中，我们踏上了一段以实践为导向的旅程，来掌握 Haystack 框架。在第 4 章中，我们将 Haystack 的预定义组件组装成了强大的端到端 Pipeline，分别构建了一个朴素 RAG

在前几章中，我们的重点一直是：把预定义组件组装进 Pipeline，以实现特定目标——从数据摄取，到结合 Agent 的高级 RAG。本章标志着能力层级上的一次关键跃迁：从 Haystack 框架的使

在上一章中，我们介绍了 deepset 的 Haystack——一个用于管理 LLM 相关项目端到端生命周期的健壮框架。这其中涵盖了 OpenAI 的 GPT、Hugging Face 的 Trans