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做机器学习分类任务时，大家最关心的问题莫过于：“怎么判断模型结果好坏？” 很多新手会直接看“准确率”，觉得准确率高模型就好——但实际情况往往更复杂。 比如预测地震时，全猜“...

🚀 Transformer：深度学习的革命性架构，一文详解核心原理 在自然语言处理（NLP）领域，Transformer架构的出现彻底重塑了AI模型的设计范式。它摒弃了传...

在深度学习领域，优化器的选择对模型的训练效率和性能起着决定性作用。Adam优化器作为一种自适应优化算法，凭借其根据历史梯度信息动态调整学习率的特性，备受研究者和工程师的青睐...

本文将通过一个简单的文本处理示例，讲解神经网络的基本构成和模型训练的过程。 1. Word Embedding（词嵌入） 在文本处理任务中，首先需要将文本转换为数值形式，才...

激活函数是神经网络的关键组成部分，而神经网络又是机器学习的重要板块。神经网络由多个神经层构成，每一层都可看作数学表达式 O = w*x + b，这里的 x 是前一层的结果，...

Hugging Face 简介 Hugging Face 是一个集成了大量预训练模型、数据集和其他资源的开源社区，专注于自然语言处理（NLP）。它为开发者和研究人员提供了方...

一、Top-K采样 1.1 什么是Top-K？ Top-K采样是一种用于选择下一个词（token）的方法。在生成文本时，模型会为每一个可能的词生成一个概率分布，表示每个词出...

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种通过结合外部数据库的检索能力来增强语言模型生成能力的技术。简单来说，RAG技术就像是给模型加了一...