SmolTalk 是一个用于大型语言模型(LLM)监督微调(SFT)的合成数据集,包含1百万个样本。该数据集用于构建 SmolLM2-Instruct 系列模型,涵盖多种任务,包括文本编辑、重写、摘要和推理。通过一系列数据消融实验,结合公共数据集,增强了模型在数学、编码、系统提示和长上下文理解等方面的能力。所有新数据集均使用 distila
▲ 监督学习步骤 Pandas的shift()函数在处理时间序列数据并将其转化为监督学习问题时显得尤为重要。这个函数允许我们创建数据列的副本，并可以选择性地将NaN值组成的行推至前面或末尾。通过这种方式，我们可以轻松地为时间序列数据集创建滞后观察列和预测观察列，从而满足监督学习的格式要求。▲ 单变量示例 接下来，我们...
大规模标注的数据集的出现是深度学习在计算机视觉领域取得巨大成功的关键因素之一。然而监督式学习过于依赖大规模标注数据集,数据集的收集和人工标注需耗费大量的人力成本。自监督模型解决了这一难题,它能够从大规模未标记数据中学习图像特征,而无需使用任何人工标注数据。 每个深度学习实践者都认同的一件事是:深度学习模...
首先,实验研究了计算机视觉模型在各种数据集上的预训练和微调,详见表 3,表中列出了数据集名称、训练和测试数据分布等信息。 预测任务 首先,该研究使用 Mask R-CNN pipeline [8] 在 COCO 目标检测和实例分割数据集上对 SplitMask 进行评估,表 4 为评估结果。 由结果可得,在相同的 BEiT 模型上,单独在 COCO 数...
一、数据集构建方法 数据采集：数据集的质量直接影响自监督学习的效果，因此数据采集是构建数据集的第一步。数据可以从多个渠道获取，如互联网上的图片、视频、文本等。在采集数据时，需要注意保护隐私和版权，遵守相关法律法规。数据预处理：在构建数据集之前，通常需要对原始数据进行预处理。这包括图像的裁剪、缩放、...
实验证明，利用无标记数据的半监督学习，能显著提高分类结果。从图中可以看出，未标记数据，有助于建模更清晰的类边界，促成更好的类间分离。这是因为，尾类样本所处区域数据密度低，在学习过程中，模型不能很好地对低密度区域进行建模，导致泛化性差。而无标记数据，能有效提高低密度区域样本量，使得模型能对边界...
说到Question Answering的数据集,一定要从CNN/Daily Mail讲起,因为这个数据集应该是历史上第一个用于QA model训练的大型的有监督(supervised)数据集,绝对称得上是开山之作。 这个数据集由KM Hermann等人在2015年的论文Teaching machines to read and comprehend 中发布,同时,这篇论文中也公开了两个基于注意力机制attent...
数据集 公共卫生基本数据 卫生监督机构信息 公共卫生基本数据-卫生监督机构信息 数据元标识符数据元名称字段名数据元定义填报要求数据类型表示格式说明 单位识别编号DWSBHB卫生监督机构的单位识别编号必填S1AN..22主键 统一社会信用代码TYSHXYDM 卫生监督机构的统一社会信用 ...
Snorkel 是一种快速产出训练数据的弱监督系统,利用标签函数,可以快速产生、管理、建模训练数据。 在Snorkel中,不需要使用手工标记的训练数据,而是要求用户编写标记函数 (labeling functions, LF),即用于标记未标记数据子集的黑盒代码片段。 研究人员可以使用一组这样的标注函数来为机器学习模型标注训练数据。由于标记函数只...
百度试题 题目有监督学习中,数据集通常要分为训练集和: A.特征集B.样本集C.评估集D.测试集相关知识点: 试题来源: 解析 D.测试集 反馈 收藏