预训练对话

本文涉及的产品
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
简介: 预训练对话简介

【Task简介】

包含对话两个任务,意图分类和回复生成,具体如下: 意图分类: 输入对话上下文,输出用户意图; 回复生成:输入对话上下文,输出最终的对话回复。


【说明视频】


【输入与输出】


【场景应用】

比如在研究任务型对话时,需要在学术主流对话数据集如DialogGLUE或者MultiWOZ系列上达到SOTA效果,可以基于SPACE快速构建下游任务模型去做意图分类、回复生成和对话状态追踪等等,十几行代码就可以达到SOTA模型效果


【数据集链接】

数据集:

https://www.modelscope.cn/datasets/modelscope/MultiWoz2.0/summary

https://www.modelscope.cn/datasets/modelscope/banking77/summary

模型文件:

https://www.modelscope.cn/models/damo/nlp_space_dialog-intent-prediction/files

相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 NoSQL
基于大语言模型的应用
大语言模型(BLM)在NLP领域广泛应用,能理解和生成准确答案,适用于文本分类、文本生成、信息检索和问答系统。深度学习技术如TensorFlow、PyTorch助力文本分类,BLM提升信息检索效率,问答系统依赖BLM的语义理解。悦数图数据库利用图技术增强BLM,提高回答准确度,降低企业应用成本,推动智能化发展。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
预训练语言模型是什么?
【2月更文挑战第13天】预训练语言模型是什么?
74 2
预训练语言模型是什么?
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
2024年大语言模型的微调
2024年大语言模型的微调
76 1
2024年大语言模型的微调
|
20天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
深度学习之多轮对话系统
基于深度学习的多轮对话系统是一种能够在多轮对话中保持上下文连贯并生成自然回复的系统,主要用于客服、智能助理等需要交互式交流的场景。通过深度学习的技术,特别是自然语言处理中的预训练模型和序列生成模型,这类系统已在准确理解、生成自然语言的质量上取得显著进展。
71 2
|
30天前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 语音技术
语音识别模型
Whisper 是 OpenAI 推出的语音处理项目,基于深度学习,具备高度智能化和准确性的语音识别、翻译和生成能力。通过丰富的数据集和先进的注意力机制,Whisper 在多种语言环境下表现出色,支持语音识别、翻译、口语识别和语音活动检测等多种任务。用户可以通过 Python 代码或命令行轻松使用 Whisper,完成高质量的语音处理任务。官网:https://openai.com/research/whisper,GitHub:https://github.com/openai/whisper。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
微调大语言模型知识
在自然语言处理领域,大语言模型(Large Language Models, LLMs)展示了卓越的能力。了解这些模型的特点及微调方法可以帮助更好地应用它们。
40 5
|
3月前
|
人工智能 算法
通义语音AI技术问题之预训练语言模型句子嵌入存在的各向异性问题如何解决
通义语音AI技术问题之预训练语言模型句子嵌入存在的各向异性问题如何解决
28 5
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
【NLP-新闻文本分类】3 Bert模型的对抗训练
详细介绍了使用BERT模型进行新闻文本分类的过程,包括数据集预处理、使用预处理数据训练BERT语料库、加载语料库和词典后用原始数据训练BERT模型,以及模型测试。
69 1
|
3月前
|
数据采集 JSON 自然语言处理
打造领域专属的大语言模型
大模型虽擅长自然语言处理,但在专业领域常表现不足。微调通过利用特定领域的数据,在已有大模型基础上进一步训练,能显著提升模型的专业表现,同时有效控制成本。微调前需确定领域、收集并格式化数据;过程中涉及数据上传、模型训练及状态监控;最后通过验证测试评估效果。此法既经济又高效,特别适合中小型企业及个人用户。

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面