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布加迪

51CTO译者

文章

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如何使用BART模型和Hugging Face Transformers总结文本？ 译文 精选
BART是一个帮助总结文本的工具。它可以使长文章变得更短，更容易阅读。这有助于你快速找到要点。BART的工作原理是，分析整段文本以理解其上下文。然后，它通过保留重要的部分并删除不太重要的部分来生成摘要。

2024-11-15 08:24:41

分词器BART模型总结文本
如何使用Hugging Face Transformers微调F5以回答问题？ 译文 精选
T5是一个功能强大的模型，旨在帮助计算机理解和生成人类语言。T5的全称是“文本到文本转换器”。它是一个可以完成许多语言任务的模型。T5将所有任务视为文本到文本问题。我们在本文中将学习如何优化T5以回答问题。

2024-11-13 08:34:32

T5聊天机器人大模型
企业组织简化DevOps管道的四种方式 译文 精选
实施减少开发人员依赖手工流程程度的解决方案将是减轻开发人员压力的关键。

2024-11-11 08:00:00

DevOps开发AI
三款出色的无代码LLM应用程序构建神器 译文 精选
我们在这篇博文中将了解在AI社区备受关注的三款开源无代码解决方案。这些工具通常拥有拖放式组件和下拉式选项，这意味着你不必编写任何代码。

2024-11-08 09:53:01

Flowise AILLM模型大语言模型
借助LLM实现模型选择和试验自动化 译文 精选
代码生成和评估最近已经成为许多商业产品提供的重要功能，以帮助开发人员处理代码。LLM还可以进一步用于处理数据科学工作，尤其是模型选择和试验。本文将探讨如何将自动化用于模型选择和试验。

2024-11-07 08:03:10

大语言模型试验自动化LLM
Keras vs JAX，我该选哪个？ 译文 精选
这篇评比文章分析和比较了构建深度学习解决方案架构的两大框架。

2024-11-06 16:07:39

深度学习KerasJAX
改进分析的五种鲜为人知的数据转换技术 译文 精选
数据转换是通过某些计算或方法将数据转换为另一种值以更好地表示数据的过程。它通常用于满足某些统计测试假设或澄清数据可视化。有许多数据转换公式，但不是每种转换都是一样的、都能满足你的需求。

2024-11-05 08:00:00

数据转换数据预处理Python
使用Streamlit、LangChain和Bedrock构建一个交互式聊天机器人 译文 精选
本文将帮助你使用低代码前端、用于会话管理的LangChain以及用于生成响应的Bedrock LLM来创建聊天机器人。

2024-11-01 14:52:24

低代码前端聊天机器人LLM后端
部署特权访问管理（PAM）要避免这七大坑 译文 精选
特权访问管理（PAM）部署并不总是成功的。在Reddit上，系统管理员们忍不住吐槽：PAM大材小用，我讨厌它；PAM成本高，实施起来很费劲；我可以说，它简直就是垃圾

2024-10-29 08:00:00

PAMPAM部署IT
如何改进RAG模型的性能？ 译文 精选
我们在本文中将重点介绍如何优化RAG系统，使其尽可能高效。我们从多个角度介绍RAG系统，深入了解其用途以及如何优化。

2024-10-24 08:07:25

大语言模型LLMRAG模型
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