本文介绍了大语言模型的两类核心评估方法：文本嵌入模型和文本生成模型。对于文本嵌入模型，重点阐述了准确率、精确率、召回率和F1分数等核心指标及其计算方法，并提供了基于LCQMC数据集的评估代码示例。文本生成模型评估部分则详细解析了BLEU、ROUGE和困惑度等指标的特点与适用场景，同时给出了完整的评估流程代码。文章通过具体示例展示了如何从数据加载到指标计算的全过程，为读者提供了实用的模型评估参考框架

LangChain是一个简化大模型应用开发的框架，支持聊天机器人、智能问答、翻译助手等场景开发。它通过模块化架构，提供模型管理、任务链、记忆存储、代理工具、信息检索和提示词模板等功能。

Log函数（对数函数）是数学中的逆运算工具，能将指数问题转化为简单运算。核心特性包括：将乘法变加法、压缩数值范围、解决指数方程。在大模型训练中，Log函数通过交叉熵损失函数和Softmax激活函数优化计算，避免数值下溢，提升训练稳定性。总结来说，Log函数是处理复杂运算的"数学转换器"，让大数计算和模型训练更高效可控。

摘要：Logits是大模型输出的原始得分，直接反映模型对不同类别的倾向性，但尚未转换为概率。它是模型最后一层神经网络的原始输出，数值越大表示模型越倾向该结果。

Hugging Face的核心是大模型，包含模型的托管、训练、微调，以及数据集的托管。LangChain的核心是大模型应用，简化应用开发流程。

LangGraph框架通过节点和边的概念构建处理流程。节点对应具体的处理函数（如处理用户输入、调用AI接口、格式化输出），边则定义执行顺序和数据流向。

本文转自：http://blog.csdn.net/salc3k/article/details/7286296

岗位名称数据工程师，数据科学家。定义数据分析，是指用适当的统计学方法对大量数据进行分析，为提取有用信息和形成结论，而对数据加以详细研究和概括总结的过程。定义中的几个名词：统计学、大量数据、详细研究。统计学就是统计学科，我们以前学的求平均数、方差、中位数等等，跟数学联系比较紧密，统计学学得好是做数据分析的基础。大量数据分析目标规模要大，小规模数据体现不出群体的特征，代表不了群体

本文转自：http://zhidao.baidu.com/link?url=ucHG-fAobNYbZNscClNNM46vdXeC1v4r8EZtgH0Rumk2I6tgUvnlkUusm-1PlIM0Q4gmj6mozZezxNMvQFFRDK，未作修改。意思就是说，VM上使用的是虚拟的网卡，也就是说VM虚拟机上的网卡不是真实存在的，而桥接还有其他的网路链接方式，都是必须存在网

本文转自：http://www.9upk.com/article/2458.html，未作修改。在虚拟机VM里面装了centos系统，网卡选用桥接方式。刚开始的时候还能自动获取到IP地址，突然有一天IP消失了，再怎么重启都无法获取IP地址。因为之前是可以获取IP，而且 VMware NAT Service 和 VMware DHCP Service 两个已启动，