產品與服務定製模型訓練
用你自己的數據訓練模型，用你自己的真實案例檢驗，而不是看公開排行榜。
怎麼做到的
先把數據洗乾淨
你的業務記錄和文檔，整理成一份乾淨的訓練數據。
該標註的標註
給樣本打上標籤，模型才知道它們是什麼。
在你的案例上的得分合格線 80%
ABCDE
用你的真實案例檢驗
用你挑選的案例來評判模型，而不是看公開榜單。
僅作示意，名稱和數字均為虛構。
查看完整説明
用通用數據訓練出來的模型，常常抓不住你業務裏真正關鍵的東西。我們從你的業務記錄和文檔開始。先清洗數據，再給需要的部分做標註，也就是給樣本貼上標籤。然後訓練模型。最後用你挑的真實案例來檢驗。
我們更願意用能解決問題的最簡單辦法。很多時候，一個現成的 AI 模型加上你的數據就夠了，不用從頭訓練。比如我們自己的素材質檢工具，用的就是現成的視覺模型。只有在這些模型做不好的地方，才計劃加一個小的訓練模塊。我們的數據分析引擎讓數據庫負責計算。語言模型只負責解釋結果，所以每個數字都能核對。
上線以後，我們會一直監控模型表現。這樣你就清楚什麼時候該重新訓練。
包含什麼
數據來源與使用權
弄清楚你有哪些數據、來自哪裏，能不能用來訓練。
清洗與標註
去掉重複和錯誤，再標註模型需要學習的樣本。
訓練與微調
根據數據情況，訓練新模型，或在現有模型上微調。微調就是在已有模型的基礎上再訓練。
用真實案例檢驗
用你挑選的案例來衡量模型，結果才能反映實際工作。
部署與監控
把模型投入使用，並一直跟蹤表現。
方案優勢
先把數據做好
我們本身也做數據清洗管線，也就是一整套清洗數據的步驟。訓練開始前，數據集就已經整理好。
不為訓練而訓練
如果現成模型已經能解決問題，我們會直説，並直接用它。
結果可核對
涉及數字的地方，計算交給代碼或數據庫，不交給語言模型。
需要你提供
代表性樣本、已有標籤、數據使用權限，以及錯誤結果帶來的影響。
交付物
- 經過複核的數據集與標註説明
- 基準對比與獨立評估報告
- 評估有依據時交付模型或調整方案
驗收方式
訓練前確認評估樣本劃分與錯誤類別，用未見樣本和簡單方法進行對比。
案例
從一個小試點開始。
告訴我們要解決的事，我們先判斷值不值得做。