RexUniNLU真實案例分享：11類NLP任務(wù)在真實業(yè)務(wù)文本中的輸出效果 1. 這不是又一個“能跑就行”的NLP工具 你有沒有遇到過這樣的情況： 客服工單里混著方言、錯別字和縮寫，傳統(tǒng)NER模型一識別就崩；電商評論里一句“這手機充電快但發(fā)…

StructBERT情感分類實戰(zhàn)：社交媒體情緒監(jiān)控指南 1. 為什么你需要一個中文情感分析工具 你有沒有遇到過這樣的情況：運營團隊每天收到上千條微博評論、小紅書筆記和抖音彈幕，卻只能靠人工翻看幾頁來判斷用戶情緒？客服主管想快速識別…

Lychee Rerank多模態(tài)重排序系統(tǒng)5分鐘快速部署指南：從零到一搭建智能檢索 你是否遇到過這樣的問題：在圖文混合檢索系統(tǒng)中，初篩結(jié)果明明包含正確答案，卻排在十幾頁之后？傳統(tǒng)雙塔模型對“一張穿漢服的少女站在櫻花樹下”和…

BGE-Large-Zh效果對比：vs Sentence-BERT-zh、m3e-base在中文任務(wù)上的表現(xiàn) 1. 引言 在中文自然語言處理領(lǐng)域，語義向量化工具的選擇直接影響著檢索、匹配等核心任務(wù)的性能表現(xiàn)。本文將對比分析三款主流中文語義向量模型：BGE-Large-Zh、Senten…

SiameseUIE入門必看：vocab.txt/config.json/pytorch_model.bin三文件作用 1. 為什么這三份文件缺一不可？——從一次“刪錯文件”的翻車說起 你剛拿到一個SiameseUIE模型鏡像，興奮地想清理下空間，隨手把config.json刪了&#xff…

程序員必知必會的微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計能力！你掌握了多少？ 微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計能力是當代開發(fā)者必備的核心技能之一。以下從關(guān)鍵設(shè)計維度展開說明，幫助您系統(tǒng)化掌握： 一、服務(wù)拆分原則 領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計（DDD） 通過限界上…

在評估大語言模型（LLM）推理服務(wù)時，我們往往容易被單一的“吞吐量”或“平均延遲”所迷惑。然而，真正的用戶體驗往往隱藏在那些不起眼的百分位數(shù)據(jù)（Percentiles）中。 今天，我們基于一份真實的推…

超越單機極限：Dask并行計算API的深度解析與實踐 引言：大數(shù)據(jù)并行計算的新范式 在數(shù)據(jù)科學和機器學習領(lǐng)域，我們正面臨著前所未有的數(shù)據(jù)規(guī)模挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的單機計算框架（如Pandas、NumPy）在處理GB甚至TB級數(shù)據(jù)時已顯力不…