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自然语言处理

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包含命名实体识别、文本分类、分词、关系抽取、问答、推理、文本摘要、情感分析、机器翻译等多个领域

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我们要对齐什么——从人类反馈数据收集过程中分析语言模型的对齐任务类型与对齐目标

在Modelscope活动中,主办方欲通过模型盲测收集并整理一批人类反馈数据。因为曾经使用直接偏好优化(Direct Preference Optimization)作为课程的小论文而对此领域有所了解,本次我在数据的收集过程之外,根据问答与模型的输出,结合论文From Instructions to Intrinsic Human Values A Survey of Alignment Goals for Big Models,具体探究了本次实验过程中的对齐目标。

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本章主要内容为数据读取和数据分析,具体使用`Pandas`库完成数据读取操作,并对赛题数据进行分析构成。

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中文竞技场(MS)大模型评测

分别从写作创作、代码相关、知识常识、中文游戏、人类价值观、NLP专业领域6大领域测评不同模型的效果。

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AI智能写作工具-代码处理

随着AI的巨大发展,AI将走进我们的生活的各个方便。使用AI工具将变的非常迫切,因为AI可以提升人们的生活效率,提升生活的品质。 体验ModelScope中的代码处理功能,来一场程序员体验之旅。

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