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案例故事 核心诉求 青岛爱包花饰作为专业的箱包检品公司,每天需要检查货品十多万件。而传统的x光检针机仅可透过x射线返回箱包内部信息,需要人工肉眼判断箱包中是否有金属异物、金属配件数量是否符合生产要求,效率较低且人力成本较大。长时间的重复工作易使得作业人员用眼过度,注意力不集中,加上作业人员经验水平参差不齐,导致一些不良品的流出。
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导入数据集 通过导入操作可以将已创建的数据集下载到Notebook的运行环境中,导入的数据集会保存在“data”目录下以数据集ID命名的文件夹中,对于已标注的图片,下载内容包括原始图片文件和同名的json标注文件。 单击Notebook左侧页签中的“数据集”。
const prompt = ` 你是一名客服AI助理。 你的任务是向尊贵的客户发送电子邮件回复。 给定以'''分隔的评论的客户发送电子邮件, 生成回复以感谢客户的评论。 如果情绪是正面或中性的,感谢他们的评论。 如果情绪是负面的,道歉并建议他们可以联系客服。 确保使用评论中的具体细节。 用简洁专业的语气写作。
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想要提升模型效果,可以尝试以下两种方法: 检查并优化训练数据 检查是否存在训练数据过少 的情况,建议 每个标签标注50个框以上 ,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的标注框数量是否均衡 ,建议 不同标签的标注框数数据量级相同,并尽量接近 ,如果有的标签框数很多,有的标签框数很少,会影响模型整体的识别效果。 通过 模型效果评估报告中的错误识别示例 ,有针对性地扩充训练数据。
十一、列出对乙方不利或存在合规风险的条款,并进行特别标注和说明。 十二、在审核过程中,如发现问题,及时与合同签署方沟通,提出修改意见并跟进修改情况,确保合同合规性。 # 输出要求 * 输出内容应清晰、简洁、专业,突出审核结果和重点。 * 不允许直接输出判断规则,需根据文档分析后的结果输出。 * 对于合同中存在的问题,需明确列出并进行特别标注,提供解决方案或建议。
对话样本中应包含情感与语气的标注,如愉快、悲伤、愤怒、讽刺等,用于评估模型在表达和识别情感及语气方面的准确性。 包含明确的意图标注和话题转换点的对话数据,以评估模型在识别用户意图、引导对话以及灵活处理话题转换方面的能力。 涵盖不同领域(如日常生活、工作场景、专业领域等)和主题的对话数据,以测试模型在应对多样化对话内容时的泛化能力。
这种方法的基本思想是利用标注的数据来调整模型的参数,使其更好地适应特定的任务。 SFT能提升性能吗?