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具体成果如下: 1.从无到有的补充了产品后台数据处理能力; 2.替代原有10人的审核团队,改用机器识别; 3.提高了用户提供图像的审核效率,间接提升服务能力。 案例故事 核心诉求 用户每天会上传几万张鞋子照片,有的是鞋子外观,有的是鞋子外盒,有的属于鞋标,需要将用户上传的鞋类照片进行分类处理,以便在用户进行图像搜索时,在相应数据中精准搜索。
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将以往需要人工盘问的信息不明错误,变为全自动匹配,具体体现在: 1、从无到有补充公司产品后台数据分类与处理能力 2、替代原来4人的审核团队,极大简化人力成本 案例故事 核心诉求 置信数字的主要经营业务为号卡类,需对接各个省市的运营商(中国移动、中国电信、中国联通等)完成开卡流程。由于各运营商对用户的反馈信息不尽相同,需要付出极大的人力成本和时间成本去处理返回的文本信息。
总的来说,我适合在各种需要智能辅助的场景中发挥作用,尤其是在数据处理、知识问答、沟通服务等方面具有较高的应用价值。 4 大模型定制化微调 4.1 数据集准备 假设我们想进行 数学应用题问答 的微调,选用数据集 school_math_0.25M ,经过处理后如下所示 [{ prompt : 题目:小明每天早上花费10分钟时间走到学校,如果小明家距离学校2公里,那么他每分钟走多少米?