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05 为文本分类

閱讀時間約 24 分鐘

Hi, 我是茶桁。

在前一讲中,我们观察到大型模型的确表现出良好效果。在情感分析任务中,通过使用 OpenAI API 提供的 Embedding,我们得到的结果要比能在单个机器上运行的较小模型(如T5-base)要好得多。然而,我们之前所选择的问题确实有些过于简单。我们将5个不同的评分分成了正面、负面和中性,同时还排除了相对难以判断的"中性"评价,因此我们判断准确率的提高相对较容易实现。但是,如果我们想要准确预测具体的分数呢?这将是我们接下来需要探索的问题。

训练机器学习模型

一种最简单的方法是利用我们获得的文本 Embedding 向量。这次我们将不再直接使用向量之间的距离,而是采用传统的机器学习方法进行分类。这样做的原因在于,仅仅使用向量之间的距离无法最大化利用已标注好的分数信息。

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从基础开始,再到Python,然后是CV、BI、NLP等相关技术。从头到尾详细的教授一边人工智能。
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大家好,我是茶桁。 在前两节课中,我们一起体验了 OpenAI 提供的 GPT-3.5 系列模型的两个核心接口。一个是获取文本的 Embedding 向量,另一个是根据提示语生成补全的文本内容。通过这两种方法,我们可以在零样本或少样本的情况下进行情感分析任务。然而,你可能会有两个疑问。首先,Emb
大家好,我是茶桁。 在本次讲座中,我们将研究 OpenAI 提供的 Completion API 接口。你可能已经体验过与 ChatGPT 进行聊天的乐趣,或是利用它帮我们编写各种文本材料的便利。现在,我们可以从这个需求出发,进一步探索 Completion API 的具体用法,以及如何利用它来生
上一节中,我们介绍了大型语言模型的接口非常简单,仅提供了Complete和Embedding两个接口。但这样看似简单的接口,实际上可以解决很多自然语言处理问题。例如,情感分析、文本分类、文章聚类、摘要生成、搜索等问题,都可以使用大型语言模型解决。接下来的几节课中,我们将介绍如何使用这两个简单的API
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如果你想开始学习AI应用开发,那么在学习之前,有一些学前提醒需要注意。在当今AI爆发的时代,学习AI应用开发需要的学习方法和策略也发生了变化。本课程的目标是通过多尝试、多体验、多做头脑风暴的学习方法,帮助学生在短时间内掌握AI应用开发的基本技能。我们并不会传授过于深奥的数学和理论知识,而是会通过简单
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