公开数据集】 查看现有公开数据集 本次训练将使用 chnsenticorp情感分类-评测数据集 在模型列表页点击 【模型训练】 进入到数据集选择界面 选择 chnsenticorp情感分类-评测数据集 并勾选全部分类名称,点击 【添加】 点击 【开始训练】 进入到模型训练阶段 在模型列表下,可以看到处于训练状态的模型,将鼠标放置感叹号图标处,即可查看训练进度,同时若 勾选短信提醒,在模型训练完成后会以短信的形式通知
Plain Text 复制 1 spark-shell RDD基础操作 Spark是以弹性分布式数据集(RDD)这一概念为核心构建的,RDD是能够进行并行操作且具备容错能力的元素集合。在Spark里,创建RDD有两种途径,一是通过集合来创建,二是借助外部数据集进行构建。像共享文件系统、HDFS、HBase或者任何提供Hadoop InputFormat的数据集,都可用于构建RDD。
我们借助生成式 AI 工具(如大型语言模型(LLMs)和文本到图像/3D 生成模型)创建这些环境。我们提供超过 2,500 个 3D 资产,涵盖 150 多个物体类别以及数十种可交互的家具和电器。作为首次发布的一部分,我们包含了一套 100 个任务,代表了广泛多样的日常活动。除了模拟任务外,还提供高质量的人类演示数据集,并利用自动轨迹生成技术,以较低的成本显著扩展训练数据量。
含义 计算方法 数量 数据集包含条数 输入长度最小值 数据集中单条prompt长度最小值 输入长度最大值 数据集中单条prompt长度最大值 输入长度均值 数据集中所有prompt长度的平均数 输入长度标准差 数据集中所有prompt的标准差分布 输出长度最小值 数据集中单条prompt生成结果长度最小值 输出长度最大值 数据集中单条prompt生成结果长度最大值 输出长度均值 数据集中所有prompt
该数据集非常适合行为克隆、策略学习和通用机器人操作研究。
但传统的智能客服技术,往往面临着一些局限性: 意图理解偏差:依赖大量人工标注数据进行训练,标注不足时容易出现识别偏差。 上下文理解差:难以处理长句、口语化表达或指代性语言,缺乏整体对话逻辑分析能力。 答非所问情况:机械重复预设回答,复杂问题常得到“复读机式”响应。
如果存在导入失败的条数,您可以点击「任务中心-下载」,在表格「备注」列查看导入失败原因; 导入前需注意以下问题: 专业词库的导入为合并型导入,会以词库为单位对词条、同义词等元素与平台数据进行合并; 合并时,以平台数据优先,若平台上已经存在的数据与导入文件冲突或无法合并,则该条数据将不会被导入; 导入时会对数据进行校验,校验规则与平台录入时一致 用户可以点击「导出」图标,将在任务中心生成词库导出任务
完成数据集创建并接入数据。 标签创建已完成并计算成功。 完成客群创建。 操作步骤 1、登录进入客悦ONE客户洞察,点击【营销模块-人群扩散模型】。 2、进入「模型详情」页面,您可以管理预测任务(支持新增、删除、编辑和查询操作),查看任务ID、名称、更新频率及状态等完整信息,同时可通过模型名称搜索框快速定位目标模型。
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