实例数量；等距分箱是指经过计算使得每个箱体的区间间隔保持一致。 需要至少勾选一个无标签数据集特征才能进行模型训练。如果不勾选任何特征，会提示“选择两个数据集，一个有标签，一个无标签，且至少选择一个无标签方特征，才可启动训练。” 图7 特征选择 图8 查看特征分箱woe值 在页面右下角单击“启动训练”进行模型训练。

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其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy

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其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy

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数据要素 标题 和其他组件结合使用，作为组件的标题。 无 文本 由文本组成，用于对组件内容进行描述。 文本 词云 词云由词汇组成类似云的彩色图形，用于展示大量文本数据。 类别轴/维度 时间器 时间器接入标准时间，用于展示当前时间。 无 表格轮播 通过表格轮播的形式展示数据。 表格列/维度或度量

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添加文本模块 在一个网站中文字和图片是主要的表现形式，本章节介绍如何在网站中添加文本模块。 视频帮助 如何添加文本 编辑文本 文本编辑方法如下： 登录企业门户控制台，进入“网站设计>站点编辑”界面，单击添加文本按钮，如图1所示。 图1 添加文本 将文本按钮拖动到编辑页面中，将显示

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文本审核 文本 内容审核 （V3） 父主题： API

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文本审核 文本内容审核（V3） 父主题： SDK调用示例

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文本审核 文本内容审核（v3） 父主题： SDK调用示例

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低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题： 无监督车牌检测工作流

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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介绍语音预处理， 语音合成 、 语音识别 服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec，自然语言处理和 对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。

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Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。

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文本向量化 功能介绍 将用户输入的文本转化成数字向量，多用于从向量化知识库中查询相似的文本。 URI POST https://aiae.appstage.myhuaweicloud.com/v1/embeddings 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型

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制作文本 创建文本 标题 文本 词云 时间器 表格轮播 表格 数字翻牌器 阈值翻牌器 跑马灯 轮播列表柱状图 矩形树图 父主题： 大屏组件

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文本组合 文本组合是将当前表单中的字段按照一定的格式进行组合。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“文本组合”组件至表单设计区域，如图1。 图1 文本组合 显示名称：该组件在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。 选择字段：选择组合的字段，字段和分隔字符不能超过10个。

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文本审核 文本内容审核（V3） 父主题： SDK调用示例

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文本搜索类型 GaussDB (DWS)提供了tsvector和tsquery两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式，tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元，通常是一个数据库表中的一行文本字段或者这些字段的组合。

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控制文本搜索 解析文档 解析查询 排序查询结果 高亮搜索结果 父主题： 全文检索

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数据集标注场景介绍 数据标注概念 数据标注是数据工程中的关键步骤，旨在为无标签的数据集添加准确的标签，从而为模型训练提供有效的监督信号。标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度，因此高效、准确的标注过程至关重要。数据标注不仅仅是人工输入，它还涉及对数据内容的理解和分类，以确保标签精准地反映数据的特征和用途。

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内容审核-图像 图像内容审核，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核，采用人工智能文本检测技术有效识别涉黄、广告、辱骂、违禁品文本内容，提供定制化的文本敏感内容审核方案。 图1 文本内容审核示意图 内容审核-音频

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表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配 dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo

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