特征工程创建新的特征或修改现有特征以提高模型的性能例如通过多项式特征扩展或交互项。 降维使用主成分分析等技术减少特征的数量同时尽量保留原始数据的变异性。 解释对文档中独有的黑话进行解释避免大模型理解出现偏差。 数据清洗 去除重复记录检查文档中的重复行并删除它们以避免在分析中产生偏差。 处理缺失值识别文档中的缺失值要决定是填充它们删除它们还是保留它们。 纠正错误和异常值识别文档录入错误和异常值进行纠正/删除以保证数据的准确性。 格式统一确保文档中的内容遵循统一的格式比如日期和时间格式。 文本数据清洗对于文本数据建议去除无意义的填充词如“啊”“嗯”等标点符号或者进行词干提取和词形还原。
文本化去除文档中的图 英国电话号码清单 片并将内容以文本的方式补充在文档中。 分词对于文本数据进行分词处理将句子分解为单词或短语。 停用词过滤从文本数据中移除常见的但对分析没有太大意义的词如“的”“和”“是”等。 词袋模型将文本转换为词袋模型即文本中单词的出现频率。-计算单词在文档中的重要性用于评估单词的相关性。 二模型测评 真正的测评部分就比较简单了搭建好流程以后将自己的问题提给大模型然后进行打分即可。这部分主要说下我们使用的平台-y。是一个开源的大语言模型M应用开发平台允许开发者通过直观的界面或者代码方式来创建应用管理模型上传文档形成知识库创建自定义工具并对外提供服务。
开发者拥有高度的定制化能力和对项目的控制权适合那些寻求灵活解决方案的专业开发者并且企业使用收费不高。 非广告主要是工作中在用这个平台z没有用过没法对比大家根据自己的需求选择 我这边主要介绍一下基础流程创建账号入模型创建t/知识库助手研究评价系统不是说只看用户评价的模块就可以还需要从端视角平台规则出发。这篇文章作者分析了亚马逊平台的评价体系从端到端都进行了分析供大家参考。 一什么样的评价是有用的？ 在信息系统研究领域m和在年将M模型应用于在线信息传递及沟通情境提出了信息接受模型mt该模型首次定义了“信息有用性”的理论概念认为信息内容质量和信息源是影响接收者感知信息有用性的两个直接因素。