04_用LLM分析数据：从表格到可视化报告
在当今数据驱动的时代，数据分析和可视化已成为商业决策、科学研究和日常工作中不可或缺的部分。随着大型语言模型（LLM）技术的飞速发展，2025年的数据分析领域正经历一场革命。传统的数据处理流程通常需要数据科学家掌握复杂的编程技能和统计知识，而现在，借助先进的LLM技术，即使是非技术人员也能轻松地从原始数据中获取洞见并创建专业的可视化报告。
16_LLM交互式调试：用Streamlit构建可视化工具
在大语言模型（LLM）的应用开发过程中，调试一直是一个复杂且具有挑战性的任务。传统的调试方法往往依赖于静态日志、断点调试和反复的命令行交互，这种方式在处理LLM这类黑盒模型时显得尤为低效。随着2025年LLM技术的普及和应用场景的多样化，开发人员迫切需要一种更加直观、高效的调试方式。
19_Word2Vec详解：训练你的词嵌入
在自然语言处理（NLP）领域，如何将词语转换为计算机可理解的数值表示一直是核心挑战之一。从早期的one-hot编码到如今的预训练语言模型嵌入，词表示技术经历了革命性的演变。其中，Word2Vec作为2013年由Google提出的开创性模型，为现代词嵌入技术奠定了基础。尽管在2025年，我们已经拥有了更多先进的词嵌入方法，但Word2Vec依然是理解词向量本质和深度学习文本表示的重要基石。
13_命名实体识别：精准提取文本中的关键信息
在当今信息爆炸的时代，人们每天需要处理海量文本数据。如何从这些非结构化文本中高效地提取关键信息，成为了自然语言处理（NLP）领域的核心挑战之一。命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）技术正是解决这一问题的关键技术，它能够自动识别并分类文本中的人名、地名、组织机构名、时间、日期、金额等具有特定含义的实体。
49_选择框架：任务类型与模型匹配
在大语言模型（LLM）应用开发的早期阶段，选择合适的模型架构和框架往往是项目成功的关键第一步。随着2025年LLM技术的快速发展，市场上可用的模型和框架数量激增，如何基于特定任务类型选择最匹配的解决方案成为开发者面临的重要挑战。本文将深入探讨任务类型与LLM模型匹配的方法论，重点介绍基于决策树的模型选择框架，并通过实际代码示例演示如何构建和应用这一框架。
26_NLP评估进阶：ROUGE与METEOR
自然语言处理（NLP）领域的快速发展带来了丰富多样的任务和模型，但如何客观、准确地评估这些模型的性能却成为了一个持续挑战。与传统的分类任务不同，NLP中的生成式任务（如机器翻译、文本摘要、对话生成等）往往没有唯一正确的答案，这使得评估变得尤为复杂。在2025年的今天，随着大语言模型（LLM）的崛起，评估指标的重要性更加凸显，它们不仅需要衡量模型输出的质量，还需要兼顾多样性、连贯性和实用性。
22_注意力机制详解：从基础到2025年最新进展
在深度学习的发展历程中，注意力机制（Attention Mechanism）扮演着越来越重要的角色，特别是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和语音识别等领域。注意力机制的核心思想是模拟人类视觉系统的聚焦能力，让模型能够在处理复杂数据时，选择性地关注输入的不同部分，从而提高模型的性能和可解释性。
78_资源监控：NVIDIA-SMI进阶
在大语言模型（LLM）训练和推理过程中，GPU资源的高效监控和管理至关重要。随着模型规模的不断增长和计算需求的提升，如何精确监控GPU利用率、及时发现性能瓶颈并进行优化，成为AI研究人员和工程师面临的重要挑战。NVIDIA-SMI作为NVIDIA官方提供的GPU监控工具，提供了丰富的功能来监控和管理GPU资源。本文将深入探讨NVIDIA-SMI的进阶使用方法，以及如何利用其与其他工具结合构建高效的GPU利用率可视化监控系统。