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通常训练数据集需要以下几份不同用法的数据但是可以根据企业需求进行选择。 训练数据集用于模型的初始学习过程。 验证数据集用于模型调参和超参数优化。 测试数据集用于评估模型的最终性能。 标注数据如果模型需要进行监督学习需要有标签的数据。 . 评测指标详解 在模型评测中确认企业测评的目的后首先就需要确认所需的测评指标只有有了指标才能更好的确定模型提问 的问题。下面的各项指标用于衡量模型的不同方面能帮助开发者和决策者了解模型在实际应用中的表现 什么样的人适合做端产品经理？ 要想成为优秀的端产品经理懂业务和懂产品是两个很重要的标准。



端赛道非常细分产品迭代 美国电话号码表 和推广的速度也很慢这就产生了大量工作机会 查看详情 > 大模型基础能力 多轮对话理解评估模型是否能够理解并记住多轮对话中的上下文信息。 意图识别理解模型是否能够准确识别用户的需求和意图。 信息检索评估模型是否能够快速从企业知识库中检索到相关信息。 信息呈现评估模型提供的信息是否准确全面并且易于理解。 性能指标 准确率 正确预测的数量除以总预测数量反映模型整体的预测准确性。 精确度 正确预测为正类的数量除以预测为正类的总数量反映模型预测为正类的准确性。 召回率 正确预测为正类的数量除以实际为正类总数量反映模型找出所有正类的能力。



分数 精确度和召回率的调和平均数是一个综合考虑精确度和召回率的指标。 曲线和 接收者操作特征曲线下面积衡量模型在所有分类阈值上的性能。 效率指标 响应时间 模型完成单个预测所需的时间影响用户体验和系统性能。 资源消耗 模型运行时对计算资源如内存的需求。 吞吐量 模型在单位时间内能处理的数据量。 稳定性和鲁棒性 稳定性 模型在不同时间或不同数据集上的一致性和可靠性。 鲁棒性 模型对输入数据中的噪声异常值或小的变化保持性能的能力。 安全性和隐私保护 数据保护 确保模型处理的数据符合数据保护法规如。 访问控制 模型提供的访问控制机制防止未授权访问。