如何从评估指标判断大模型训练效果 - ModelBuilder
可通过增加场景数据集，或者混入场景的混合语料，进一步训练模型。 降低BatchSize。如过训练的BatchSize过大，可调低BatchSize的值。因为值越大，测试数据的泛化效果越差。同时，收敛所需的Epoch也越大。 增加Epoch数。可通过增加Epoch数来增加训练的轮次，增加训练的Step后，Loss曲线会逐步下降达到稳定状态。 增加学习率。
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解决方案 通过接入百度自然语言处理技术的词向量表示及依存句法分析技术，满足了从爱贝叶斯业务平台抓取大数据信息进行识别的业务场景： 获取词语的向量表示及句法结构后，该平台实现了对用户意图的精准捕获和理解，还可通过对文本进行计算，解读并呈现用户的反馈： 根据对用户反馈信息的理解和分类，平台还可进一步生成汽车用户购买决策的关键因素分析报告及满意度指数的统计，为车企提供了及时有效的市场反馈信息： 相关案例
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案例故事 核心诉求 随着互联网经济的繁荣发展，越来越多的企业开始关注服务质量，如何高效地进行客服质检、如何根据质检结果提高客服质量，成为上海朋数遇到的新难题。 解决方案 话务质检精灵通过百度语音识别与对话情绪识别接口，帮助质检员自动完成对录音的调听和打分，通过大数据建模以及数据分析，帮助企业从中挖掘客户的关注点，聚焦业务问题和产品问题，间接改善企业的经营管理与业务水平。
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