大约一年前的这个时候,我发布了一篇关于我认为在2023年将成为人工智能领域重要趋势的观点文章在那七个观点中,我认为我全部都预测准确了生成式人工智能成为热门,雇佣和解雇无处不在…
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不,它们并不是同样的工作!了解它们不同的职责、技能和使用的工具然后,为自己选择正确的职业道路
Leave a Comment本文描述了一种生成式AI简历筛选工具的解决方案,该解决方案使我们在2023年DataRobot和AWS黑客马拉松比赛中获得第三名作为解决方案设计的一部分,需要使用DataRobot和AWS Bedrock
Leave a Comment介绍 生成AI目前在全球范围内广泛使用。大型语言模型能够理解提供的文本并基于此生成文本的能力,已经导致了从聊天机器人到文本分析器的众多应用。但是,这些大型语言模型通常以非结构化的方式生成文本。有时候,我们希望LLM生成的输出以结构化的形式呈现,比如JSON(JavaScript对象表示)格式。假设我们正在使用LLM来分析社交媒体帖子,并且我们需要LLM生成的输出在代码中本身作为JSON/Python变量,以执行其他任务。通过Prompt Engineering可以实现这一点,但需要花费大量时间来调整提示。为了解决这个问题,LangChain引入了输出解析功能,可以用于将LLM的输出转换为结构化格式。 学习目标 解释大型语言模型生成的输出 使用Pydantic创建自定义数据结构 了解提示模板的重要性,并生成一个格式化LLM输出的模板 学习如何使用LangChain创建LLM输出的格式化指令 了解如何将JSON数据解析为Pydantic对象 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 LangChain和输出解析是什么? LangChain是一个Python库,可以让您在短时间内构建与大型语言模型相结合的应用程序。它支持多种模型,包括OpenAI GPT LLM、Google的PaLM,甚至是Hugging Face中提供的开源模型,如Falcon、Llama等等。借助LangChain,定制大型语言模型的提示变得轻而易举,它还配备了一个开箱即用的向量存储库,可以存储输入和输出的嵌入。因此,可以使用它来创建在几分钟内查询任何文档的应用程序。 LangChain使大型语言模型能够通过代理从互联网上获取信息。它还提供了输出解析器,允许我们从大型语言模型生成的输出中结构化数据。LangChain提供了不同的输出解析器,如列表解析器、日期时间解析器、枚举解析器等等。在本文中,我们将介绍JSON解析器,它可以将LLM生成的输出解析为JSON格式。下面,我们可以观察到一个典型的流程,即将LLM输出解析为Pydantic对象,从而创建出一组可供Python变量直接使用的数据。 入门-设置模型 在本节中,我们将使用LangChain来设置模型。在本文中,我们将始终使用PaLM作为我们的大型语言模型。我们将使用Google Colab作为我们的环境。您可以将PaLM替换为任何其他大型语言模型。我们将首先导入所需的模块。 !pip install google-generativeai langchain 这将下载LangChain库和与PaLM模型一起使用的google-generativeai库。 需要langchain库来创建自定义提示并解析大型语言模型生成的输出。…
Leave a Comment经验和技术专业知识在定义初级或高级数据科学家方面扮演着重要角色,但在工作范围上,这些级别的企业期望是什么呢?虽然有很多…
Leave a Comment在我的最近一篇关于机器学习工程师的Towards Data Science帖子得到积极反馈后,我想写一些关于我认为数据角色的真正分类的内容
Leave a Comment一份精心设计的简历可以成为您在机器学习领域解锁就业机会、获得梦想工作的敲门砖。本全面指南提供了战略优化您的机器学习简历以打动雇主的重要见解。学习如何撰写一份能够推动您职业成功和促进职业发展的机器学习简历。掌握有效的策略,突出您的技术专长,展示相关项目,并利用您的行业知识。 机器学习简历结构和格式 以正确的格式展示您的技能和经验对于确保您的机器学习简历脱颖而出至关重要。 结构 专业标题 简明的总结/目标陈述 技术技能 教育 工作经历 项目 认证和培训 出版物和演讲 奖项和荣誉 专业关系 参考人员 格式 考虑以下标准细节,以使您的人工智能和机器学习简历结构良好、整洁: 字体 字号 行距 对齐 文件类型 突出相关技能和知识 为了突出您在机器学习工程师简历中的相关技能和知识,包括以下关键词: 方面…
Leave a Comment打开就业市场:数据科学STEM、商业和销售职业的策略 本文总结并比较了在大学毕业后,从美国教育部国家教育统计中心(NCES)的数据中获得工作的STEM、商业和销售人员的情况…
Leave a Comment回想起我在将近三年前参加的第一个“多行业头脑风暴会议”,我惊讶地发现,曾经被视为雄心勃勃的机器学习概念现在已经可以为人力资源部门所实现…
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