Pretrain Dataset` 主要是将 `text` 通过 `tokenizer` 转换成 `input_id`，然后将 `input_id` 拆分成 `X` 和 `Y`，其中 `X` 为 `input_id` 的前 n-1 个元素，`Y` 为 `input_id` 的后 n-1 `个元素。在 `generate` 方法中，我们首先获取序列中最后一个位置的 `logits`，然后基于这些 `

¶从网络构建中加载代码，构建一个神经网络模型。nn.ReLU(),nn.ReLU(),超参（Hyperparameters）是可以调整的参数，可以控制模型训练优化的过程，不同的超参数值可能会影响模型训练和收敛速度。目前深度学习模型多采用批量随机梯度下降算法进行优化，随机梯度下降算法的原理如下：公式中，𝑛𝑛是批量大小（batch size），ηη是学习率（learning rate）。另外，𝑤

在RAG系统中，是整个流水线的第一步，也是至关重要的一步。通过文档加载器，将 PDF、Word、Markdown、HTML 等，转换为程序可处理的。数据加载的质量会直接影响后续的索引构建、检索效果和最终的生成质量。

2.**雅达利游戏（Pong）**：用于说明策略函数的输入（游戏的一帧）和输出（决定向左或向右移动），以及序列决策中奖励的延迟性（只有到游戏结束时才知道球是否被击打过去）。5.**走迷宫（从起点到终点）**：具体用于解释基于策略的强化学习（每个状态得到最佳动作）和基于价值的强化学习（每个状态返回一个价值）方法如何解决问题。6.**Black jack游戏**和**自动驾驶**：用于说明部分可观测环

2.**雅达利游戏（Pong）**：用于说明策略函数的输入（游戏的一帧）和输出（决定向左或向右移动），以及序列决策中奖励的延迟性（只有到游戏结束时才知道球是否被击打过去）。5.**走迷宫（从起点到终点）**：具体用于解释基于策略的强化学习（每个状态得到最佳动作）和基于价值的强化学习（每个状态返回一个价值）方法如何解决问题。6.**Black jack游戏**和**自动驾驶**：用于说明部分可观测环

定义：RAG（检索增强生成）是融合信息检索与文本生成的技术范式。核心逻辑：在大型语言模型（LLM）生成文本前，先从外部知识库检索相关信息，再将检索结果融入生成过程，以提升输出的准确性与时效性。本质：在LLM生成文本之前，先从外部知识库中检索相关信息，作为上下文辅助生成更准确的回答。

Transformers 是由 Hugging Face 开发的自然语言处理（NLP）框架，它采用模块化设计，能够统一支持 BERT、GPT、LLaMA、T5、ViT 等上百种主流模型架构。借助 Transformers，开发者无需重复实现基础网络结构，通过 AutoModel 类就可以一键加载任意预训练模型，极大地简化了模型使用和开发的流程。框架内置的Trainer类封装了分布式训练的核心逻辑，

Pretrain Dataset` 主要是将 `text` 通过 `tokenizer` 转换成 `input_id`，然后将 `input_id` 拆分成 `X` 和 `Y`，其中 `X` 为 `input_id` 的前 n-1 个元素，`Y` 为 `input_id` 的后 n-1 `个元素。在 `generate` 方法中，我们首先获取序列中最后一个位置的 `logits`，然后基于这些 `

假设我们是电商公司员工，我们的顾客是一名海盗A，他在我们的网站上买了一个榨汁机用来做奶昔，在制作奶昔的过程中，奶昔的盖子飞了出去，弄得厨房墙上到处都是。'啊，我感到非常不快，因为我的搅拌机盖子脱落了，导致奶昔溅到了厨房的墙壁上。学生们线上学习并提交作业，通过以下的提示来实现对学生的提交的作业的评分。{'礼物': '是的', '交货天数': '2', '价钱': '它比其他吹叶机稍微贵一点'}接下来