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感分析,但它还未能针对特定任务进行优化。 针对预训练阶段,还可以继续进行训练,这一过程称为增量预训练。增量预训练是在已经完成的预训练的基础上继续训练模型。增量预训练旨在使模型能够适应新的领域或数据需求,保持其长期的有效性和准确性。 微调阶段:基于预训练的成果,微调阶段通过在特定领
核完成。 审核过程中可开启“标注前后对比”功能,查看当前数据标注前后的内容。 在完成数据标注审核后,需在“数据标注 > 任务管理”页面单击“生成”,生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 父主题: 加工图片类数据集
方案设计 虽然传统人工翻译可以提供高质量的结果,但其效率较低且成本高昂。相对而言,机器翻译虽然在速度和成本上具备优势,但在准确性和语境理解上仍存在一定的不足,例如,处理复杂、专业的内容时。 为了解决这些问题,构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具(如机器翻
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过的数据(目标任务相同),回答却完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等
但和训练样本差异很小的问题,回答完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训
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提示词比较 提示词比较支持选择两个候选提示词对其文本和参数进行比较,支持对选择的候选提示词设置相同变量值查看效果。 提示词评估 提示词评估以任务维度管理,支持评估任务的创建、查询、修改、删除。支持创建评估任务,选择候选提示词和需要使用的变量数据集,设置评估算法,执行任务自动化对候选提示词生成结果和结果评估。
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