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摘要： 为了增强CLIP在图像理解和编辑方面的能力，上海交通大学、复旦大学、香港中文大学、上海人工智能实验室、澳门大学以及MThreads Inc.等知名机构共同合作推出了Alpha-CLIP。这一创新性的突破旨在克服CLIP的局限性，通过赋予其识别特定区域（由点、笔画或掩码定义）的能力。Alpha-CLI 阅读全文

摘要： Pytorch团队提出了一种纯粹通过PyTorch新特性在的自下而上的优化LLM方法，包括: Torch.compile: PyTorch模型的编译器 GPU量化:通过降低精度操作来加速模型 推测解码:使用一个小的“草稿”模型来加速llm来预测一个大的“目标”模型的输出 张量并行:通过在多个设备上运 阅读全文

摘要： 推理正在成为大型语言模型(llm)关注的下一个主要领域。尽管llm拥有先进的能力，但大多数llm经常被简单的错误绊倒，显示出他们在推理方面的局限性。这些模型可能会被上下文中的不相关细节所误导，或者受到输入提示中的偏差的影响。而后一种倾向被称为谄媚，也就是说模型会更偏向与输入一致，而不管准确性如何。人 阅读全文

摘要： Matplotlib是一个Python中常用的绘图库，用于创建各种类型的图表。在Matplotlib中，你可以使用titles（标题）、labels（标签）和legends（图例）来增强你的图表。本文讨论Python的Matplotlib绘图库中可用的不同标记选项。 https://avoid.ov 阅读全文

摘要： 本文从数据科学家的角度来研究检索增强生成(retrieve - augmented Generation, RAG)管道。讨论潜在的“超参数”，这些参数都可以通过实验来提高RAG管道的性能。与本文还将介绍可以应用的不同策略，这些策略虽然不是超参数，但对性能也会产生很大的影响。 本文将介绍以下索引阶段 阅读全文

摘要： EDA或探索性数据分析是一项耗时的工作，但是由于EDA是不可避免的，所以Python出现了很多自动化库来减少执行分析所需的时间。EDA的主要目标不是制作花哨的图形或创建彩色的图形，而是获得对数据集的理解，并获得对变量之间的分布和相关性的初步见解。我们在以前也介绍过EDA自动化的库，但是现在已经过了1 阅读全文

摘要： 在股票市场交易的动态环境中，技术和金融的融合催生了分析市场趋势和预测未来价格走势的先进方法。本文将使用Python进行股票模式识别。 from collections import defaultdict import numpy as np import pandas as pd import m 阅读全文

摘要： ChatGPT已经成为家喻户晓的名字，而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展，这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。 但是大语言模型像所有机器/深度学习模型一样，从数据中学习。因此也会有garbage in garbage out的规则。也就是说如果我们在低质量的数据上训练模型，那 阅读全文

摘要： 现在已经是12月了，距离2024年只有一个月了，本文总结了11月的一些比较不错的大语言模型相关论文 https://avoid.overfit.cn/post/ca7d20ae68dd4f54a69d7d2d5df51e8d 阅读全文

摘要： 在本文中，我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务，并以一种好的方式给出结果。 https://avoid.overfit.cn/post/1e70db7ef5534ff0801316609a1499b1 阅读全文