自然语言处理任务简介 EasyDL专业版平台将支持代码级的NLP任务包括文本分类任务、短文本匹配任务、序列标注任务、文本实体抽取任务。同时平台集成了 百度大脑文心 的ERNIE2.0预训练模型,可以选择ERNIE-Base、ERNIE-Large、ERNIE-Tiny三种类型的预训练模型。
数据标注 由于需训练一个目标检测模型,检测图片中的烟火,所以标注时需选择目标检测模版进行标注,标注时注意所有图片中出现的烟雾、火种都需要被框出(框可以重叠),检测框应包含整个识别对象,且尽可能不要包含多余的背景。 提示:由于烟火检测干扰样本多,极容易造成误检,生活中有很多物体和烟火是非常接近的,很难区分(比如:云朵、红色的灯光等),容易造成模型误检,所以建议也采集一定数量的数据作为负样本。
之所以没有这样做, 主要原因还是标注数据太少了 ,一共才3万条标注数据。理想情况下,如果标注数据足够多,可能 SFT 就足够了,这时候也不需要再做强化学习。现实中数据量达不到足够多,这时候就要借助强化学习。 再回顾一下千帆大模型:PPO是强化学习的一种算法,经过了PPO以后的1.3B的模型效果好于未经过PPO的175B模型,可见强化学习对大模型效果提升非常明显。
之所以没有这样做, 主要原因还是标注数据太少了 ,一共才3万条标注数据。理想情况下,如果标注数据足够多,可能 SFT 就足够了,这时候也不需要再做强化学习。现实中数据量达不到足够多,这时候就要借助强化学习。 再回顾一下千帆大模型:PPO是强化学习的一种算法,经过了PPO以后的1.3B的模型效果好于未经过PPO的175B模型,可见强化学习对大模型效果提升非常明显。
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使用产品 图像审核 文本审核 识别违法色情图片,百度大脑为你审核把关 企业服务 盛商在线提供人工数据标注以及数据处理服务,例如用户提交图片分类,主要类别包括:违法,低质量,中质量,高质量。
Bert词性标注模型为:BERT + CRF,输入的数据格式应满足BIO的标注格式。 输入 输入文本数据集,标注数据常采用BIO的标注方式。 输出 输出Bert词性标注模型。 算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 batch_size 是 训练过程中的batch_size 范围:[1, inf)。 4 epoch 是 训练过程中的训练轮数 范围:[1, inf)。
使用产品 地址识别 百度iOCR助力运输行业智能化改革 物流货运 龙髯云是一家专业的现代化物流公共服务平台,集物流运输(无车承运)、车辆服务、数据互联为一体,注重提升企业效益,降低运输成本。
1、样本收集 现场照片上传,挑选适合训练的图片 图像处理人员对图片进行删选,选出适合学习的图片 数据处理,去雾处理,过曝处理 小样本数据增强 2、标注上传 运用飞桨EasyDL平台进行智能标注 审核标注完的图片并上传至训练服务器 3、模型训练与部署 定时自动训练,并产生模型 模型调参,训练中及时跟进日志调整参数 根据评估报告进行数据调优和模型调优,准确率已能达到94%左右 调优完成,达到预期的效果后进行部署
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