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自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据,因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习
API模型实例未公开。 请检查是否具备盘古大模型服务的使用权限,或联系服务运维人员协助解决。 PANGU.3316 create agency fail. 创建代理失败。 请联系服务运维人员协助解决。 PANGU.3317 max tokens Number Illegal. 最大token不合法
通用质量评估 针对文本进行通用质量的评估,例如流畅度、清晰度、丰富度等。 说明: 使用该清洗算子前,请确保有已部署的NLP大模型,具体步骤详见创建NLP大模型部署任务。 父主题: 数据集清洗算子介绍