Machine Learning at Scale 概述
大规模机器学习：成为一名 x10 倍速机器学习工程师的道路
什么是大规模机器学习？ 大规模机器学习是一个致力于帮助机器学习工程师提升技能并在职业生涯中脱颖而出的资源。它提供每周高质量的关于机器学习各个方面的见解，重点是构建和优化大规模 ML 系统。
核心关注领域
- RAG（检索增强生成）系统： 深入研究 RAG 架构及其应用。
- LLM（大型语言模型）优化： 用于优化 LLM 的性能和效率的策略和技术。
- LLM 训练： 深入了解大型语言模型的训练过程。
- ML 系统设计： 用于设计和构建稳健且可扩展的机器学习系统的最佳实践。
- 推荐系统： 探索各种推荐算法及其实现。
Ludo 是谁？
Ludo 是 Machine Learning at Scale 的创建者，是 Google 的一名机器学习工程师，在构建和部署大规模 ML 系统方面拥有丰富的经验。 他的背景包括：
- 使用大规模 ML 系统在 50 万 QPS 下打击数十亿用户的滥用行为。
- 预训练和微调基于 Transformer 的模型以了解用户行为。
- 使用从广告选择到格式的端到端 YouTube 广告系统。
- 在 CERN 应用机器学习技术来了解粒子相互作用。
- 在沃尔沃开发基于 Transformers 的计算机视觉论文。
为什么大规模机器学习很重要？
在当今快速发展的 AI 格局中，保持领先地位对于机器学习工程师至关重要。 大规模机器学习提供有价值的见解和资源，以帮助工程师：
- 提升技能： 获得机器学习关键领域的新技能和知识。
- 随时了解情况： 及时了解该领域的最新进展。
- 构建更好的系统： 设计和构建更强大和可扩展的机器学习系统。
如何参与
- 订阅： 注册以接收每周的见解和更新。
- 联系方式： 如果您是一家寻求 AI 帮助的企业，请联系我们进行免费的初步咨询，我们专注于检索、排名和推荐系统以及这些系统中的 LLM 集成。
释放你的全部潜力
大规模机器学习是您成为更好的机器学习工程师的资源。
"Machine Learning at Scale"的最佳替代工具
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