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MLX vs MPS vs CUDA:苹果新机器学习框架的基准测试
如果你是一个Mac用户和一个深度学习爱好者，你可能希望在某些时候Mac可以处理一些重型模型。苹果刚刚发布了MLX，一个在苹果芯片上高效运行机器学习模型的框架。
高维向量压缩方法IVFPQ :通过创建索引加速矢量搜索
IVFPQ 是一种用于数据检索的索引方法，它结合了倒排索引（Inverted File）和乘积量化（Product Quantization）的技术。
从头开始实现LoRA以及一些实用技巧
本文将首先深入研究LoRA，然后以RoBERTa模型例从头开发一个LoRA，然后使用GLUE和SQuAD基准测试对实现进行基准测试，并讨论一些技巧和改进。
2023年12月 论文推荐
12月已经过了一半了，还有2周就是2024年了，我们来推荐下这两周我发现的一些好的论文，另外再推荐2篇很好的英文文章。
使用LM Studio在本地运行LLM完整教程
LM Studio是一个免费的桌面软件工具，它使得安装和使用开源LLM模型非常容易。
使用subplot_mosaic创建复杂的子图布局
在本文中，我将介绍matplotlib一个非常有价值的用于管理子图的函数——subplot_mosaic()。如果你想处理多个图的，那么subplot_mosaic()将成为最佳解决方案。我们将用四个不同的图实现不同的布局。
一种用于心音分类的轻量级1D-CNN+DWT网络
利用离散小波变换(DWT)得到的多分辨率域特征对1D-CNN模型进行心音分类训练。
使用GAN进行异常检测
GAN是一种深度学习模型，可以学习生成与给定数据集相似的真实数据样本。这一特性表明它们可以成功地用于异常检测
AutoGen多代理对话项目示例和工作流程分析
在这篇文章中，我将介绍AutoGen的多个代理的运行。这些代理将能够相互对话，协作评估股票价格，并使用AmCharts生成图表。
CLIP的升级版Alpha-CLIP：区域感知创新与精细控制
Alpha-CLIP不仅保留了CLIP的视觉识别能力，而且实现了对图像内容强调的精确控制，使其在各种下游任务中表现出色。
使用PyTorch II的新特性加快LLM推理速度
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
System 2 Attention：可以提高不同LLM问题的推理能力
S2A是LLM推理方法发展的一个重要里程碑。该方法与人类推理非常相似，避免了干扰。我们应该期待S2A在最近几个月成为推理研究的重要基线。
Matplotlib中的titles（标题）、labels（标签）和legends（图例）
本文讨论Python的Matplotlib绘图库中可用的不同标记选项。
RAG应用程序的12种调优策略：使用“超参数”和策略优化来提高检索性能
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。
2023年5个自动化EDA库推荐
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。
使用Python代码识别股票价格图表模式
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。
使用Huggingface创建大语言模型RLHF训练流程的完整教程
在本文中，我们将使用Huggingface来进行完整的RLHF训练。
11月推荐阅读的12篇大语言模型相关论文
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
4个解决特定的任务的Pandas高效代码
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。
高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现
高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。