· Xiaojing Yang · Machine Learning
Feature Engineering vs Representation Learning
传统 ML 特征如何连接到 embedding、神经网络和现代 NLP 系统。
Blog
Foundations and research notes on mathematics, statistics, machine learning, NLP, LLMs, model evaluation, and applied AI systems.
- · Xiaojing Yang · NLP and LLMs
Fine-Tuning Transformers
如何用监督数据把预训练语言模型适配到任务或领域。
- · Xiaojing Yang · Machine Learning
Grid Search 和 Randomized Search
如何调超参数，同时避免把搜索努力误认为科学证据。
- · Xiaojing Yang · Statistics
不要仪式化地使用假设检验
假设检验不是为了制造 p-value，而是为了约束我们能说什么。
- · Xiaojing Yang · Statistics
作为统计模型的线性回归
线性回归不只是一条线，而是关于信号、噪声、假设和解释的统计模型。
- · Xiaojing Yang · NLP and LLMs
LLM Evaluation and Failure Modes
LLM 评估风险图：幻觉、prompt 敏感性、偏见、污染和脆弱 benchmark。