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开源模型应用落地-模型微调-语料采集-数据格式化(四)

一、前言

    在自然语言处理(NLP)的快速发展中,语料采集作为基础性的步骤显得尤为重要。它不仅为机器学习模型提供了所需的训练数据,还直接影响模型的性能和泛化能力。随着数据驱动技术的不断进步,如何有效并高效地收集、清洗和整理丰富多样的语料,已成为研究者和工程师们亟待解决的关键问题。

    数据清洗:开源模型应用落地-模型微调-语料采集-数据清洗(一)

    数据标注:开源模型应用落地-模型微调-语料采集-数据标注(二)

    数据核验:开源模型

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