尊敬的用戶(hù):
本周迎來(lái)容聯(lián)AI Call產(chǎn)品又一次更新,本次更新重點(diǎn)豐富自學(xué)習(xí)平臺(tái)的功能,旨在讓運(yùn)營(yíng)更智能,提高運(yùn)營(yíng)整體工作效率,實(shí)現(xiàn)【數(shù)據(jù)自動(dòng)打標(biāo)】,自動(dòng)將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)分類(lèi),有效縮短了數(shù)據(jù)標(biāo)注工期。同時(shí),打破傳統(tǒng)測(cè)試集數(shù)據(jù)手動(dòng)拆分方式,實(shí)現(xiàn)【測(cè)試集數(shù)據(jù)自動(dòng)提取】,數(shù)據(jù)提取更科學(xué),評(píng)測(cè)結(jié)果更真實(shí)。
如下為V5.1.1本次更新內(nèi)容:
升級(jí)說(shuō)明
1、打通線上「數(shù)據(jù)集」一體化流程
數(shù)據(jù)集上傳、模型訓(xùn)練、模型評(píng)測(cè)、模型發(fā)布和解綁,都可以在自學(xué)習(xí)平臺(tái)完成,打通線上數(shù)據(jù)集管理、模型訓(xùn)練、模型評(píng)測(cè)、模型發(fā)布一體化流程。
2、數(shù)據(jù)自動(dòng)打標(biāo)功能
針對(duì)海量數(shù)據(jù),通過(guò)人工對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注,無(wú)法保證高效的完成數(shù)據(jù)清洗標(biāo)注以及數(shù)據(jù)分類(lèi)。本次自學(xué)習(xí)平臺(tái)新增數(shù)據(jù)自動(dòng)打標(biāo)動(dòng)能,僅需上傳原始數(shù)據(jù)集文件,系統(tǒng)按照配置策略,自動(dòng)將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)分類(lèi),人工僅需完成簡(jiǎn)單的復(fù)檢,即可將數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練,有效縮短了數(shù)據(jù)標(biāo)注工期。
3、模型訓(xùn)練更靈活
本次在模型訓(xùn)練任務(wù)上增加了任務(wù)排隊(duì)機(jī)制,支持取消訓(xùn)練,在面對(duì)大量模型訓(xùn)練任務(wù)時(shí),可以更好的承載超大并發(fā)量的模型訓(xùn)練任務(wù),從而提升模型訓(xùn)練的效率。
4、測(cè)試集數(shù)據(jù)自動(dòng)提取
過(guò)去的測(cè)試集數(shù)據(jù)是在訓(xùn)練集數(shù)據(jù)中通過(guò)手動(dòng)的方式進(jìn)行拆分,耗時(shí)耗力,如果數(shù)據(jù)拆分不均勻,還可能導(dǎo)致最終模型效果不佳、評(píng)測(cè)結(jié)果存在偏差。本次迭代打破傳統(tǒng)方式,僅需在模型訓(xùn)練時(shí),選擇所需訓(xùn)練集文件,系統(tǒng)自動(dòng)按照訓(xùn)練集標(biāo)簽數(shù)量提取一定比率的測(cè)試集數(shù)據(jù)出來(lái),數(shù)據(jù)提取更科學(xué),評(píng)測(cè)結(jié)果更真實(shí)。
5、支持意圖、多意圖、情感、句式識(shí)別模型評(píng)測(cè)
在模型評(píng)測(cè)方面,本次新增單意圖、多意圖、情感、句式識(shí)別的模型評(píng)測(cè)結(jié)果輸出,同時(shí)我們還對(duì)模型評(píng)測(cè)的指標(biāo)計(jì)算方式進(jìn)行調(diào)優(yōu)處理,使模型結(jié)果數(shù)據(jù)評(píng)測(cè)更加精準(zhǔn)有效。
6、內(nèi)置通用模型數(shù)據(jù),全平臺(tái)可使用
結(jié)合容聯(lián)在數(shù)據(jù)上的沉淀積累,容聯(lián)將百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)通過(guò)清洗整理,并訓(xùn)練成行業(yè)場(chǎng)景的通用模型,盡可能實(shí)現(xiàn)開(kāi)箱即用,減低冷啟環(huán)節(jié)的耗時(shí)。本次更新容聯(lián)將這些模型開(kāi)放出來(lái),可供全平臺(tái)的租戶(hù)使用。
7、數(shù)據(jù)安全升級(jí)
本次數(shù)據(jù)安全升級(jí)主要從兩個(gè)方面進(jìn)行了全新升級(jí),一方面對(duì)數(shù)據(jù)本身的安全加密,采用符合絕大部分客戶(hù)要求的密碼算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主動(dòng)保護(hù),另一方面對(duì)數(shù)據(jù)防護(hù)的安全,采用信息存儲(chǔ)手段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主動(dòng)防護(hù)。所有訓(xùn)練平臺(tái)數(shù)據(jù)統(tǒng)一放入NAS目錄進(jìn)行存儲(chǔ)。
(免責(zé)聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來(lái)自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性,讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí),并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏,概不負(fù)任何法律責(zé)任。
任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁(yè)或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí),應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書(shū)面權(quán)利通知或不實(shí)情況說(shuō)明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí),溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開(kāi)相關(guān)鏈接。 )