【极速开发部署反馈】擅长多个领域的技术,涵盖机器学习主要框架tensorflow和pytorch,以及DocumentAI的文档内容提取和对比功能。在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)任务方面有丰富经验,包括文本分类、few-shot learning等。我还可以支持大型语言模型的部署,能够为您提供全面的技术支持。
1.DocumentAI:文档自动化提取 2.对比数据清洗 3.数据标注方法开发 4.图像识别,图像分割。5.大语言模型的下游应用
I conducted algorithm comparisons, exploring Differential Evolution and Self-Adaptive DE. I systematically adjusted diverse hyperparameters
我们使用条件随机场(CRF)对BERT的输出进行调控,以解决限制3:预测标签的不合理顺序问题。对于那些不存在的顺序,我们将概率设为-1,确保模型不会预测错误答案。
我们使用条件随机场(CRF)对BERT的输出进行调控,以解决限制3:预测标签的不合理顺序问题。对于那些不存在的顺序,我们将概率设为-1,确保模型不会预测错误答案。