敏捷开发修炼之道(一)

敏捷开发就是在一个高度协作的环境中,不断地使用反馈进行自我调整和完善。

1.不管路走了多远,错了就要重新返回,懂得丢弃,不管是技术、龌龊的代码,错误的设计。

2.不要求所有人都是有经验的专业人员,但必须具有专业的工作态度。

3.对事不对人,让我们骄傲的应该是解决了问题,而不是比较出谁的主意更好。

4.如果你没有马上理解那段代码,不要轻易的否定和重写他们,那不是勇气,是鲁莽。

5.避免过度设计,好的设计是正确的,而不是精确的。也就是说,它描述的一切必须是正确的,不应该涉及不确定或者可能会发生变化的细节。它是目标,不是具体的处方。

6.新技术就应该像新的工具,可以帮助你更好的工作,它自己不应该成为你新的工作。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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