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预训练对话

2022-10-28 203

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本文涉及的产品

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

NLP 自学习平台，3个模型定制额度 1个月

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

文章标签：

自然语言处理

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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。

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chatGPT的训练

chatGPT是一种基于GPT模型的对话生成模型，它能够根据输入的对话历史和上下文生成自然流畅的回复。chatGPT的训练主要分为两个阶段：预训练和微调。 1. 预训练 chatGPT的预训练阶段与GPT模型的预训练类似，主要是在大规模无监督数据上进行语言模型的训练。在预训练阶段，模型会通过多层的Transformer结构对输入的文本进行编码，学习到文本中的语言知识和上下文关联性。预训练的目的是让模型具有强大的语言理解和生成能力，从而能够在特定任务上进行微调。具体来说，chatGPT的预训练过程包括以下几个步骤：（1）数据收集和清洗。chatGPT需要大规模的对话数据来进行预训练，

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本文介绍了一个基于多模态大模型的医疗图像诊断项目。项目旨在通过训练一个医疗领域的多模态大模型，提高医生处理医学图像的效率，辅助诊断和治疗。作者以家中老人的脑部CT为例，展示了如何利用MedTrinity-25M数据集训练模型，经过数据准备、环境搭建、模型训练及微调、最终验证等步骤，成功使模型能够识别CT图像并给出具体的诊断意见，与专业医生的诊断结果高度吻合。

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千问文本分类任务微调

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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。

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预训练对话

【Task简介】

【说明视频】

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【数据集链接】

自然语言处理

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