新溪-gordon
V1.7.20

AI

  • 1. 常用
    • 1.1. 常用
    • 1.2. AIGC
    • 1.3. 关键定义
    • 1.4. 机器学习machine learning
    • 1.5. BI(Business Intelligence)
    • 1.6. 深度学习
      • 1.6.1. 常用
      • 1.6.2. 历史
    • 1.7. monitor
    • 1.8. 相关算法
    • 1.9. 工具
    • 1.10. 常见问题
  • 2. 理论
    • 2.1. ReAct框架
    • 2.2. Reflection反思
    • 2.3. 数学
    • 2.4. bag-of-words
    • 2.5. Word2Vec
    • 2.6. Doc2Vec
    • 2.7. FastText
    • 2.8. LDA-Latent Dirichlet Allocation(潜在狄利克雷分配)
    • 2.9. overfitting&underfitting
    • 2.10. evaluate评估
    • 2.11. RAG
    • 2.12. Agent
    • 2.13. LLM
    • 2.14. Prompt Engineering
    • 2.15. LLM调优(finetune)
  • 3. 大模型
    • 3.1. 常用
      • 3.1.1. 常用
      • 3.1.2. 依赖安装
      • 3.1.3. 编码-解码器
      • 3.1.4. 使用
      • 3.1.5. 临时
    • 3.2. 著名模型
      • 3.2.1. LLaMA
      • 3.2.2. ChatGLM
      • 3.2.3. BERT
      • 3.2.4. GPT
      • 3.2.5. BART
      • 3.2.6. T5
      • 3.2.7. ChatRWKV
      • 3.2.8. Open-Assistant
    • 3.3. 调优
    • 3.4. 文件格式
      • 3.4.1. GGML系列文件格式
      • 3.4.2. ONNX
        • 常用
        • ONNX
        • onnxruntime
        • skl2onnx
      • 3.4.3. NCNN
    • 3.5. 商业项目
      • 3.5.1. 常用
      • 3.5.2. OpenAI
    • 3.6. Prompt 提示词
      • 3.6.1. 中文
      • 3.6.2. English
      • 3.6.3. 示例
  • 4. NLP
    • 4.1. 常用
    • 4.2. 预处理
      • 4.2.1. 常用
      • 4.2.2. 关键词提取
      • 4.2.3. 分词
      • 4.2.4. 情感分析
      • 4.2.5. 文本表示
      • 4.2.6. 注意力机制
      • 4.2.7. 语言模型
    • 4.3. NER-命名实体识别
      • 4.3.1. 常用
      • 4.3.2. 序列标注
      • 4.3.3. BiLSTM+CRF
      • 4.3.4. 历史
    • 4.4. 总结-摘要
      • 4.4.1. 通用
  • 5. 函数库
    • 5.1. 常用
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      • 5.4.1. 常用
      • 5.4.2. 魔法命令
      • 5.4.3. display函数
    • 5.5. Jupyter
    • 5.6. NumPy
      • 5.6.1. 通用
      • 5.6.2. Ndarray 对象
      • 5.6.3. 通用函数
    • 5.7. Pandas
      • 5.7.1. 常用
      • 5.7.2. 实例-subset
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      • 5.7.4. 利用pandas实现SQL操作
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      • 5.7.7. 实践
        • 实践-2012年奥巴马总统连任选举
      • 5.7.8. API-输入输出
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    • 5.8. Matplotlib
      • 5.8.1. 基本
      • 5.8.2. 安装
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      • 5.8.5. 实例
        • 折线图plot
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    • 5.9. SciPy
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      • 5.12.3. 代码类结构
    • 5.13. Seaborn
      • 5.13.1. 常用
    • 5.14. jieba中文分词
    • 5.15. gensim: 文本主题建模和相似性分析
      • 5.15.1. 常用
      • 5.15.2. Core Tutorials
      • 5.15.3. Tutorials: Learning Oriented Lessons
      • 5.15.4. How-to Guides: Solve a Problem
    • 5.16. LAC-百度词法分析工具
  • 6. 学习框架
    • 6.1. 常用
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      • 6.2.1. 常用
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      • 6.3.12. 博文: decoding methods of LLM with transformers
      • 6.3.13. 收集
        • resources
        • model
    • 6.4. mxnet库
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  • 8. 关键定义
    • 8.1. LLM
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  • 9. 实践
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      • 2. AIML System Overview
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