在适合的落地场景中,例如智能客服,如何落地大模型?

(1)企业训练大模型时如何准备训练数据?

(2)训练数据达到什么量级才能取得实际可用的效果?

(3)训练数据的质量如何评估?

(4)在企业私有数据以外,哪些公开可获得的数据能够作为正向补充?

(5)如何针对智能客服等场景的语料数据设计适合模型结构和优化任务?

(6)在训练过程中,客服等业务人员如何配合能提高效率?

(7)模型的效果如何在实际场景中评估?

参与8

ChatGPT 回答

  1. 企业训练大模型时,需要准备大量的训练数据,这些数据应该是真实的、具有代表性的,并且应该涵盖模型需要学习的所有方面。数据的来源可以是企业内部的数据,也可以是公开的数据集或者第三方数据。数据的准备需要进行数据清洗、标注、去重、去噪等处理,确保数据的质量和可用性。
  2. 训练数据的量级与模型的复杂度、训练算法等因素有关。一般来说,训练数据的量级需要达到百万级别以上,才能取得实际可用的效果。但是,具体的数据量还需要根据具体的应用场景和模型结构进行调整。
  3. 训练数据的质量可以从几个方面进行评估,包括数据的准确性、完整性、一致性、代表性等。评估的方法可以是人工标注、自动标注、数据分析等。同时,还需要对数据进行去重、去噪、归一化等处理,确保数据的质量和可用性。
  4. 在企业私有数据以外,可以使用一些公开可获得的数据集作为正向补充,例如Wikipedia、Common Crawl等。这些数据集可以提供大量的文本数据,可以用于训练语言模型、文本分类等任务。
  5. 针对智能客服等场景的语料数据,应该根据具体的应用场景和模型结构进行设计。例如,在问答场景中,需要准备大量的问答数据,同时还需要对数据进行分类、归纳、总结等处理,以便让模型更好地理解和回答用户的问题。
  6. 在训练过程中,客服等业务人员可以提供一些有价值的反馈和建议,例如对模型的表现进行评估、提供一些新的数据等。这些反馈和建议可以帮助模型更好地适应实际场景,提高效率和准确性。
  7. 模型的效果可以通过一些指标进行评估,例如准确率、召回率、F1值等。同时,还需要在实际场景中进行测试和验证,以确保模型的效果和可用性。可以通过A/B测试等方法进行评估,比较不同模型的效果和性能。

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  • 发布时间:2023-07-08
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  • 最近回答:2023-07-08
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