一般来讲,模型训练有四个主要过程,包括:
- 数据准备:构建适合训练的训练数据集,一般来是问答Pair的组合,基于不同任务有不同的呈现形态。
- 模型训练:通过选择合适的数据集,调整参数,训练特定的模型以提高模型效果,可通过训练过程/结果指标初步判断训练效果。
- 模型部署:训练好的模型需要部署后方可提供推理服务(评测、应用调用均需先部署模型)。
- 模型评测:构建合适的数评测数据集,针对已经训练好的模型进行评测,通过评测系统进行打分或标注,验证模型训练的效果。
下方视频介绍了模型训练的功能及应用场景,我们通过观看视频后,一起探讨吧~