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效果优化

通过模型迭代、检查并优化训练数据、选择高精度模型等方法,能够提升模型效果。

模型迭代

一个模型很难一次性就训练到最佳的效果,通常会需要结合模型评估报告和校验结果不断扩充数据和调优。

为此平台提供了模型迭代功能,即当模型训练完毕后,会生成一个最新的版本号,首次V1、之后V2……以此类推。可以通过调整训练数据和算法,多次训练,以获得适合业务需求的模型效果。

如果模型已经是上线状态,依然支持模型迭代,只是需要在训练完毕后更新线上服务接口,在接口地址不变的情况下可以持续优化效果。

检查并优化训练数据

  • 检查是否存在训练数据过少的情况,建议文本数量不少于1000个,如果低于这个量级建议扩充
  • 通过模型效果评估报告中的详细评估指标,有针对性地扩充训练数据。例如下图评估报告中显示“0”(不相似)的精确值较低,可考虑从两方面进行优化,一是适当增加“0”不相似数据集样本量,而是检查当前数据集中“0”不相似数据集质量,是否有定义模糊的情况等,以此达到模型优化的效果。

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  • 检查测试模型的数据与训练数据的文本类型与风格是否一致,如果不一致,那么很可能会存在模型效果不错但实际测试效果较差的情况。针对这种情况建议重新调整训练集,将训练数据与实际业务场景数据尽可能一致

选择高精度模型

在训练模型时,选择高精度的模型,将提升模型的预测准确率。

「高精度」算法内置文心大模型,将大数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识,实现模型效果不断进化。

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