数据预处理:将原始的文本数据进行清洗、分词、去停用词等操作使其符合模型的输入格式。 特征提取:将预处理后的文本数据转换为数值向量,以便于模型进行计算。 模型构建:选择合适的机器学习算法来构建分类器。 模型训练:使用标注好的训练集来训练分类器,通过优化损失函数来调整参数。
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数据预处理:将原始的文本数据进行清洗、分词、去停用词等操作使其符合模型的输入格式。
特征提取:将预处理后的文本数据转换为数值向量,以便于模型进行计算。
模型构建:选择合适的机器学习算法来构建分类器。
模型训练:使用标注好的训练集来训练分类器,通过优化损失函数来调整参数。
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