产品与服务定制模型训练
用你自己的数据训练模型，用你自己的真实案例检验，而不是看公开排行榜。
怎么做到的
先把数据洗干净
你的业务记录和文档，整理成一份干净的训练数据。
该标注的标注
给样本打上标签，模型才知道它们是什么。
在你的案例上的得分合格线 80%
ABCDE
用你的真实案例检验
用你挑选的案例来评判模型，而不是看公开榜单。
仅作示意，名称和数字均为虚构。
查看完整说明
用通用数据训练出来的模型，常常抓不住你业务里真正关键的东西。我们从你的业务记录和文档开始。先清洗数据，再给需要的部分做标注，也就是给样本贴上标签。然后训练模型。最后用你挑的真实案例来检验。
我们更愿意用能解决问题的最简单办法。很多时候，一个现成的 AI 模型加上你的数据就够了，不用从头训练。比如我们自己的素材质检工具，用的就是现成的视觉模型。只有在这些模型做不好的地方，才计划加一个小的训练模块。我们的数据分析引擎让数据库负责计算。语言模型只负责解释结果，所以每个数字都能核对。
上线以后，我们会一直监控模型表现。这样你就清楚什么时候该重新训练。
包含什么
数据来源与使用权
弄清楚你有哪些数据、来自哪里，能不能用来训练。
清洗与标注
去掉重复和错误，再标注模型需要学习的样本。
训练与微调
根据数据情况，训练新模型，或在现有模型上微调。微调就是在已有模型的基础上再训练。
用真实案例检验
用你挑选的案例来衡量模型，结果才能反映实际工作。
部署与监控
把模型投入使用，并一直跟踪表现。
方案优势
先把数据做好
我们本身也做数据清洗管线，也就是一整套清洗数据的步骤。训练开始前，数据集就已经整理好。
不为训练而训练
如果现成模型已经能解决问题，我们会直说，并直接用它。
结果可核对
涉及数字的地方，计算交给代码或数据库，不交给语言模型。
需要你提供
代表性样本、已有标签、数据使用权限，以及错误结果带来的影响。
交付物
- 经过复核的数据集与标注说明
- 基准对比与独立评估报告
- 评估有依据时交付模型或调整方案
验收方式
训练前确认评估样本划分与错误类别，用未见样本和简单方法进行对比。
案例
从一个小试点开始。
告诉我们要解决的事，我们先判断值不值得做。