意图识别解决方案的完整开发流程
该解决方案基于大语言模型(LLM)的意图识别技术,能够从海量的数据中学习到复杂的语言规律和用户行为模式,实现对用户意图的更精准识别和更自然流畅的交互体验。本方案以通义千问1.5(Qwen1.5)大语言模型为基础,为您介绍基于LLM的意图识别解决方案的完整开发流程。
LLM大语言模型数据处理-Alpaca-Cot
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法,从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本,方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文以开源Alpaca-Cot中的少量数据为例,为您介绍如何使用PAI提供的大模型数据处理组件,对SFT数据进行数据清洗和处理。
LM大语言模型数据处理-github code
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法,从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本,方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文以开源RedPajama-Data中的少量数据为例,为您介绍如何使用PAI提供的大模型数据处理组件,对GitHub代码数据进行数据清洗和处理。
LLM大语言模型数据处理-Alpaca-Cot
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法,从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本,方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文以开源Alpaca-Cot中的少量数据为例,为您介绍如何使用PAI提供的大模型数据处理组件,对SFT数据进行数据清洗和处理。
LM大语言模型数据处理-github code
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法,从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本,方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文以开源RedPajama-Data中的少量数据为例,为您介绍如何使用PAI提供的大模型数据处理组件,对GitHub代码数据进行数据清洗和处理。
人工智能LLM问题之LLM AS RS如何解决
问题一:能不能讲讲LLM AS RS 能不能讲讲LLM AS RS 参考回答: 这种方式直接把LLM作为一个RS系统,不过这种对LLM精准性要求比较高。 关于本问题的更多回答可点击...
![人工智能LLM问题之LLM AS RS如何解决](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/zop42shs3rwhs_595e74dd609e4ed0a26c11a132e1d127.png)
人工智能LLM问题之大模型特殊能力如何解决
问题一:大模型通常具有哪些特殊能力 什么是大模型的涌现能力 参考回答: 大模型通常具有涌现能力,即模型达到一定规模后表现出的意想不到的能力提升,如语言理解、生成和逻辑推理等。此外,大模型还展现出上下文学习(ICL)能力和COT能力,前者允许模型通过少数样例进行少样本学习,后者则让模型能够解决复杂问题并提供可解释性。 关于本问题的更多回...
人工智能LLM问题之大模型的涌现能力如何解决
问题一:什么是大模型的涌现能力 什么是大模型的涌现能力 参考回答: 大模型的涌现能力指的是当模型达到一定规模时,性能显著提升,并表现出让人惊艳、意想不到的能力。这些能力包括语言理解能力、生成能力、逻辑推理能力等。一般来说,模型在100亿到1000亿参数区间可能产生这种能力涌现。 关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://de...
人工智能LLM问题之推荐系统通过优化提升业务指标如何解决
问题一:推荐系统如何通过优化提升业务指标 推荐系统如何通过优化提升业务指标 参考回答: 推荐系统通过围绕其架构的各个层进行深入优化,并采用分阶段的贪心策略来优化算法效果,从而提升整体的业务指标。 关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/615737 问题二...
![人工智能LLM问题之推荐系统通过优化提升业务指标如何解决](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/zop42shs3rwhs_7cf8a76902bd4300ab1b7a022f02338a.png)
人工智能LLM问题之推荐系统的架构流程图如何解决
问题一:推荐系统的架构有没有什么流程图 推荐系统的架构有没有什么流程图 参考回答: 你想要的是这个吧 关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.ali...
![人工智能LLM问题之推荐系统的架构流程图如何解决](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/zop42shs3rwhs_791c1564e98a4b288a7cf4005b0ee1cf.png)
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