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数据标注主要有什么用

回答

数据标注主要有以下作用:

  • 在 AIGC 时代的模型训练中,数据标注是必不可少的环节。数据质量决定了机器学习的上限,而标注工作能筛除分辨率低、质量差、存在破损以及与任务目标无关的数据,去除可能包含的水印、干扰文字等,从而提高数据质量。
  • 有助于提高训练数据的真实性、准确性、客观性和多样性。
  • 在生成式人工智能技术研发过程中,数据标注的提供者应当制定清晰、具体、可操作的标注规则,开展质量评估,抽样核验标注内容的准确性,对标注人员进行必要培训,监督指导标注人员规范开展标注工作。
  • 数据标注分为自动标注和手动标注。自动标注主要依赖像 BLIP 和 Waifu Diffusion 1.4 这样的模型,手动标注则依赖标注人员。例如使用 BLIP 可自动标注 caption。
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参考资料

教程:深入浅出完整解析Stable Diffusion(SD)核心基础知识 - 知乎

首先,我们需要对数据集进行清洗,和传统深度学习时代一样,数据清洗工作依然占据了AIGC时代模型训练70%-80%左右的时间。并且这个过程必不可少,因为数据质量决定了机器学习的上限,而算法和模型只是在不断逼近这个上限而已。我们需要筛除分辨率较低,质量较差(比如说768*768分辨率的图片< 100kb),存在破损,以及和任务目标无关的数据,接着去除数据里面可能包含的水印,干扰文字等,最后就可以开始进行数据标注了。数据标注可以分为自动标注和手动标注。自动标注主要依赖像BLIP和Waifu Diffusion 1.4这样的模型,手动标注则依赖标注人员。(1)使用BLIP自动标注caption我们先用BLIP对数据进行自动标注,BLIP输出的是自然语言标签,我们进入到SD-Train/finetune/路径下,运行以下代码即可获得自然语言标签(caption标签):

【法律规定】生成式人工智能服务管理暂行办法

(四)采取有效措施提高训练数据质量,增强训练数据的真实性、准确性、客观性、多样性;(五)《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等法律、行政法规的其他有关规定和有关主管部门的相关监管要求。第八条在生成式人工智能技术研发过程中进行数据标注的,提供者应当制定符合本办法要求的清晰、具体、可操作的标注规则;开展数据标注质量评估,抽样核验标注内容的准确性;对标注人员进行必要培训,提升尊法守法意识,监督指导标注人员规范开展标注工作。

《生成式人工智能服务管理暂行办法》

(三)涉及个人信息的,应当取得个人同意或者符合法律、行政法规规定的其他情形;(四)采取有效措施提高训练数据质量,增强训练数据的真实性、准确性、客观性、多样性;(五)《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等法律、行政法规的其他有关规定和有关主管部门的相关监管要求。第八条在生成式人工智能技术研发过程中进行数据标注的,提供者应当制定符合本办法要求的清晰、具体、可操作的标注规则;开展数据标注质量评估,抽样核验标注内容的准确性;对标注人员进行必要培训,提升尊法守法意识,监督指导标注人员规范开展标注工作。

其他人在问
在语音数据的标注中你有什么针对你行业(车载语音助手)的特殊标注规则
在车载语音助手这一行业的语音数据标注中,特殊标注规则如下: 1. 音素覆盖:在录音开始前构建基础的文本前端,具备简单的文本转音素(G2P)系统。录音文本要保持多样性,音素或音素组合尽可能覆盖全,统计音素序列中的 NGram,避免某些音素或组合出现频次过高或过少。 2. 场景定制:收集车载播报的常用话术、专业术语(如油量、胎压等)、音乐名或歌手名、地名和新闻播报。对业务有一定理解,并在一开始就和需求方紧密沟通。 3. 文本正确性:确保录音文本拼写无误,内容正确,删除脏话、不符合宗教信仰或政治不正确的语句。
2024-11-11
AI和人工标注相关
以下是关于 AI 和人工标注相关的内容: 在 Agent 相关比赛的赛道介绍中,涉及到多个与 AI 和人工标注相关的参考方向,包括: 1. 内容生成:AI 可自动编写文章并选择或生成相应图片。 2. 图像标注:AI 能识别和理解图片内容,并生成相应文字描述。 3. 图文匹配:为给定图片找到合适文字描述,或为给定文字找到匹配图片。 4. 数据可视化:将复杂数据用图表、信息图等方式可视化展示,使解读更直观简洁。 5. 设计辅助:例如生成 LOGO、海报设计等。 6. 自动化排版:根据文本内容与结构自动进行页面布局和美观排版。 7. 图文识别:借助 OCR 技术抓取图文内容后,AI 能够理解并处理。 8. 新闻和社交媒体:AI 可对大量新闻和社交媒体信息自动编辑和汇总,生成图文摘要。 9. 艺术创作:辅助绘画、音乐创作。 在 OpenAI O1 的训练中,可能采用的训练数据包括人工标注数据和合成数据。对于人工标注数据,会人工标注一批 COT 思考过程,形成<问题,思考过程(包括思考过程中出现的错误及错误修正过程),答案>,用这些数据 SFT 一下 o1 初始的模型,启动其输出模式。但人工标注存在难度大、成本高、可扩展性差的问题,优点是质量较高。之后可以采用合成数据的模式,如从人工标注的 COT 里截取片段,用 MCTS 树搜索方式补齐后续推理过程,或者对于有确定标准答案的逻辑问题,通过不断试错的模式搜索答案,这些正确或错误的答案都可用于训练 o1 模型。
2024-10-14
推荐分析PDF文档 提炼标注关键词的AI
以下是一些可以分析 PDF 文档、提炼标注关键词的 AI 产品或方法: 1. DeepL(网站):点击页面“翻译文件”按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):安装插件后,点击插件底部“更多”按钮,选择“制作双语 BPUB 电子书”、“翻译本地 PDF 文件”、“翻译 THML / TXT 文件”、“翻译本地字幕文件”。 3. Calibre(电子书管理应用):下载并安装 calibre,并安装翻译插件“Ebook Translator”。 4. 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译“Document”按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):点击导航栏“文件翻译”,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击“文档翻译”,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方“切换成电子书”,轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-14
数据标注与Ai的大模型是怎样的环节
在 AI 领域中,数据标注与大模型有着密切的关系。 对于大模型而言: 1. 数据清洗:在训练前对数据预处理,移除或修正有偏见、歧视等不道德内容的数据。 2. 算法设计:减少偏见和不公平性,平衡数据集中不同群体的代表性。 3. 道德和伦理准则:制定明确准则指导开发和使用。 4. 透明度:对模型能力和局限性保持透明,告知用户可能的偏差和不确定性。 5. 用户反馈:允许用户反馈以识别和纠正不道德行为。 6. 持续监控:监控模型表现,确保输出符合道德和伦理标准。 7. 人工干预:在可能涉及道德伦理问题时引入人工审核和干预。 8. 教育和培训:对使用人员进行道德伦理方面的教育和培训。 在数据标注方面: 1. 数据清洗工作占据 AIGC 时代模型训练 70%80%的时间,必不可少,因为数据质量决定机器学习的上限。 2. 需筛除分辨率低、质量差、存在破损及与任务目标无关的数据,去除可能包含的水印、干扰文字等。 3. 数据标注分为自动标注和手动标注,自动标注主要依赖像 BLIP 和 Waifu Diffusion 1.4 这样的模型,手动标注依赖标注人员。例如使用 BLIP 可对数据进行自动标注 caption。 然而,在中国的 AI 创业生态中,存在一些问题: 1. 高质量的数据处理服务稀缺。 2. 数据获取门槛低,但高质量数据获取困难,中文互联网数据质量相对较低。 总之,确保 AI 大模型的道德和伦理性以及获取高质量的数据标注是复杂且持续的挑战。
2024-09-12
数据标注会涉及哪些方面?以及现在哪些类型、行业的数据更需要标注?
数据标注涉及以下方面: 1. 从量到质的转变:早期大模型训练侧重依靠大量算力和大规模数据集提升性能,如今数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈,更需注重提高数据质量和相关性。 2. 向知识密集型转变:多模态模型需处理多种类型数据,如文本、图像、声音等,这使数据标注过程更细致复杂,需要更高水平的理解和分析能力,不再是简单的劳动力作业。 3. 对标注方式的理解:大模型的数据标注不仅关注清晰的行业术语,还需要能被模型理解的标注方式,可能涉及更多上下文的理解和语义分析。 4. 对业务的理解:目前数据服务依赖于标注员对业务的理解,通用型数据需求减少,更多是公司内部独有的数据内容和词语,能承接大模型数据标注的服务商不多。 现在更需要标注的数据类型和行业包括: 1. 多模态模型相关的数据,如同时包含文本、图像、声音等多种类型的数据。 2. 公司内部独有的、与特定业务相关的数据。 在数据标注过程中,还需注意数据隐私与安全问题,如数据加密与计算效率的权衡等。
2024-09-12
在导入前,先对知识库文档内容进行标注处理,要怎么处理
在导入前对知识库文档内容进行标注处理,主要有以下要点: 为提升召回准确性,一方面在导入前,先对知识库文档内容进行标注处理,另一方面对于切割后的 chunk 进行标注,如标注 chunk 来源哪个文档的哪个段落。 对于本地 word 文件,每个章节都要按照固定的方式进行人工标注和处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。
2024-08-19
如果我想让快速提取网页内容,并将其中的数据提取为表格或文档,我应该使用哪一款AI软件?
以下是一些可以帮助您快速提取网页内容并将数据提取为表格或文档的 AI 软件及相关建议: 1. 利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。但要注意,信息收集过程中,AI 仅作辅助,最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。 2. 对于数据处理,可以借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 3. 分析与撰写时,通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,可指定风格并校验数据与结论准确性。 此外,Mistral 发布了全新聊天应用,基于 Pixtral Large 124B 多模态模型,支持网络搜索、写作画布与 Flux Pro 图像生成功能。其网络搜索工具可获取最新信息,写作画布功能适合文档创作与协作,高质量图像生成工具 Flux Pro 支持免费使用。您可以通过在线体验: 了解更多。
2024-11-22
如何画热力图,帮助我们分析数据相关系数
以下是关于如何画热力图来分析数据相关系数的步骤: 1. 完成前面的 MMM 运行步骤。 2. 进行关联性分析,可绘制热力图(颜色可自行调整)。 3. 计算相关性,注意在真实场景中,若出现负相关性,需考虑是否缩减投入或进行其他决策。 4. 模型流程主要在前几步,后面的可视化和其他分析自由度较高。 您可以在 Colab 上的部署地址(https://colab.research.google.com/drive/1vzMbUuGsaFHlnl9CKFXgxXn8aqWaw60I?usp=sharing)直接进行测试,并欢迎提出新的优化意见。
2024-11-22
如何将知识库里的文件进行分类清晰数据,使其变得更加智能化
以下是关于如何将知识库里的文件进行分类清晰数据,使其变得更加智能化的方法: 1. 在线知识库 点击创建知识库,创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。 飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可点击编辑修改和删除。 点击添加 Bot,并在调试区测试效果。 2. 本地文档 注意拆分内容,提高训练数据准确度,将海报的内容训练到知识库里面。 对于画小二这个课程,80 节课程分为 11 个章节,不能一股脑全部放进去训练。 首先将 11 章的大的章节名称内容放进来,章节内详细内容依次按固定方式进行人工标注和处理。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 3. 发布应用 点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 4. 飞书知识库 在飞书里面选择对应的文件夹,一次最多智能选择 20 个文件(若文件大于 20 个可多建几个知识库)。 可以选择自动进行数据清洗,数据清洗是把数据进行类结构化整理,内容中的图片资料也会保留。 测试对话,基本反馈正常,目前 coze 存在不稳定版本,需要不断调试完善。 5. Excel 知识库 可以增加其他形式的知识库。 上传表格的知识库不要过于复杂,不要有合并表格情况,同时系统不认不同的 Sheet。 数据处理完成会显示 100%进度,加工出来的数据,点击添加 Bot,就增加到知识库中,然后测试发布和返回。 6. 网页知识库 有自动采集和手动采集两种方式,手动采集需要安装插件,操作稍微有点小复杂。 选择批量添加,写入画小二官网的地址,可根据需求添加自己的网站。 将网站所有的页面都扫描出来,点击确认,将全站数据解析并保存到知识库里面,按照默认自动清洗数据。 7. 创建知识库并上传文本内容 本地文档:在文本格式页签下,选择本地文档,然后单击下一步。将要上传的文档拖拽到上传区,或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容,每个文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件。当上传完成后单击下一步。选择内容分段方式,包括自动分段与清洗(系统会对上传的文件数据进行自动分段,并会按照系统默认的预处理规则处理数据)和自定义(手动设置分段规则和预处理规则,包括分段标识符、分段最大长度、文本预处理规则,如替换掉连续的空格、换行符和制表符,删除所有 URL 和电子邮箱地址)。单击下一步完成内容上传和分片。
2024-11-21
帮我生成一个个人的职业目标为数据分析师,职业规划为想要找到一个计算机行业类的公司,我的优势是社交方面和处理数据方面很强,我的2弱势是不太可以创新
以下是为您生成的以数据分析师为职业目标,且希望在计算机行业公司工作的职业规划建议: 首先,鉴于您在社交和处理数据方面的优势,您可以积极利用这两点。在社交方面,主动参与行业相关的社交活动、线上论坛或社群,扩大人脉资源,这有助于您获取更多的行业信息和潜在的工作机会。在处理数据方面,不断提升自己的专业技能,例如学习更高级的数据处理工具和技术,以提高工作效率和质量。 对于您在创新方面的弱势,建议您多关注行业内的创新案例和趋势,通过学习和模仿来逐渐培养创新思维。可以参加一些创新思维的培训课程或者阅读相关的书籍。 在求职过程中,有针对性地投递计算机行业中对数据分析师有需求的公司。准备一份精心制作的简历,突出您在社交和数据处理方面的优势,并诚实地提及您在创新方面的不足以及您为改进所做的努力。 进入公司后,持续学习和提升自己,与团队成员保持良好的沟通和合作,不断积累项目经验,逐步提升自己在数据分析领域的专业能力和影响力。
2024-11-20
数据中心运维服务的智能体构建
以下是关于数据中心运维服务智能体构建的相关内容: 一泽 Eze:Coze+飞书多维表格,打造专属 AI 智能体,享受 10 倍知识管理效率 逐步搭建 AI 智能体: 1. 创建 Bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换模型为“通义千问”(测试下来,通义对提示词理解、执行效果最好)。 4. 把配置好的工作流(如整理入库、选择内容)添加到 Bot 中。 5. 新增变量{{app_token}}。 6. 添加外层 bot 提示词(可按需求和实际效果优化调整)。完成上述步骤后,能在「预览与调试」窗口与 AI 稍后读智能体对话并使用全部功能。 智能体在品牌卖点提炼中的应用 搭建一个智能体帮助提炼卖点: 1. 确定智能体的结构:按照市场营销的逻辑组织智能体的结构。 2. 搭建完整智能体: 以品牌卖点提炼六步法为核心的流程,包括探索、排列、抽取、收敛、确认、应用流程。 加入其他分析助手,如品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等。 还包括一些在后续品牌卖点应用过程中有效的分析工具,如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。
2024-11-19
ai爬数据
以下是为您提供的关于 AI 相关的一些信息: 网页抓取方面:过去两周出现了许多 AI 驱动的网页信息自动抓取工具。当前用 Gen AI 做网页抓取并非主流技术方案,但具有能更好地理解分析非结构化数据、实现更精准抓取等优势。比较受欢迎的 AI 网页抓取小工具包括:Hexomatic(https://hexomatic.com/)、WebscrapeAI(https://webscrapeai.com/)、Kadoa(https://www.kadoa.com/)。 聊天机器人方面:6 月访问量的排名情况为,ChatGLM 智谱清言排名 16,访问量 364 万,相对 5 月变化 0.11;MyShell 排名 17,访问量 338 万,变化 0.003;讯飞星火排名 18,访问量 272 万,变化 0.018;ciciai 排名 19,访问量 252 万,变化 0.14;DeepSeek 排名 20,访问量 205.4 万,变化 0.249。 Prompts 方面:4 月访问量的排名情况为,Lexica 排名 1,访问量 349 万,相对 3 月变化 0.039;Promptchan 排名 2,访问量 279 万,变化 0.203;prompthero 排名 3,访问量 130 万,变化 0.312;提示工程指南排名 4,访问量 81.5 万,变化 0.291;LetsView Chat 排名 5,访问量 66 万,变化 0.087;AIPRM 排名 6,访问量 58 万,变化 0.521;PromptBase 排名 7,访问量 54 万,变化 0.119;ChatGPT Cheat Sheet & Quick Reference 排名 8,访问量 45.8 万,变化 0.048;Prompt Hunt 排名 9,访问量 42 万,变化 0.055;Learn Prompting 排名 10,访问量 36.1 万,变化 0.284。
2024-11-19
列出2-3个精选的比较好的文本处理类的AI工具或网站,要求尽量是国内的产品,最好是免费的。罗列时应包含以下信息:名称、简介、2-3个主要功能、横向对比的优缺点
以下为您精选的国内文本处理类 AI 工具或网站: 1. 秘塔写作猫 简介:利用 AI 技术辅助用户进行高质量写作。 主要功能:检查语法、拼写错误;提供写作改进建议;进行智能润色和内容创作辅助。 优点:功能较为全面,能有效提升写作质量。 缺点:可能存在对某些特定领域的适应性不足。 2. Lettria 简介:处理个人文本材料。 主要功能:对个人文本进行分析和处理。 优点:专注于个人文本处理,针对性较强。 缺点:功能相对较单一。
2024-11-19
你的知识库主要容纳哪些能力和知识
以下是关于知识库的能力和知识的介绍: 1. 扣子的知识库功能强大,能够上传和存储外部知识内容,提供多种查找知识的方法。它可以解决大模型有时出现的幻觉或某些专业领域知识不足的问题,让回复更准确。 2. 可以使用多种功能定制 AI Bot,如提示词(设定 Bot 的身份、目标和技能)、插件(通过 API 连接集成各种平台和服务)、工作流(规划和实现复杂功能逻辑)、记忆库(保留和理解对话细节,添加外部知识库)。 3. Coze 的知识库包括两大核心能力:存储和管理外部数据,增强检索能力。支持从多种数据源上传文本和表格数据,自动切分知识内容并允许自定义分片规则,提供多种检索方式高效检索内容片段,生成最终回复内容。 4. 知识库适用于多种应用场景,如创建虚拟形象交流时保存相关语料,客服场景中解答用户常见问题,特定行业应用中提供精确信息等。
2024-11-17
即梦AI的主要功能
即梦 AI 是一款强大的视频生成工具,具有以下主要功能: 1. 视频生成:可根据用户提供的图片(首帧/首尾帧)、prompt(文字指令)和各种参数设置生成高质量、稳定且高动态的视频。 2. 生成时长: 全面提升单次生成时长,并提供标准模式和流畅模式两种选择。 标准模式适用于通用场景,支持时长有 3s、6s、9s、12s。 流畅模式适用于运动强度高的场景,如赛车飞驰,支持时长有 4s、6s、8s。 视频延长:全面提升延长效果,可基于选择的模式选择二次生成的时长,并支持 prompt 控制,同一个素材支持两次延长。 3. 可控性: 首尾帧权重超强优化,输入 prompt 可精准控制过渡效果。 运镜控制:新增移镜、摇镜,并支持三档运镜幅度设定。 4. 智能画布:提供多种创意案例,如 LOGO 玩法等。 优点: 动效方面采取激进策略,在需要很强动效表现时可考虑使用。 对画面识别非常准确。 在人物微表情、汽车行驶等画面的表现出色。 具有首尾帧相连的功能。 对于简单画面有不错的表现力,能让主体完成超出预期的流畅动效,尤其是简单的三维物体。 人物的面部特写表现惊艳。 缺点: 精度不太够,后期需要用到 topaz video 等超分工具再放大。 丰富的动效带来画面容易“出轨”的问题,导致画面稳定性不足。 为了更丰富的动效,视频的输出存在掉帧等问题。 运动幅度不能开得太过,否则会有用力过猛的感觉,且画面容易崩塌。 总体 3 6s 的生成长度一般。 即梦 AI 官网:https://jimeng.jianying.com/
2024-11-14
Gemma的主要功能
Gemma 具有以下主要功能: 1. 作为家用版小模型,有 2b(20 亿参数)和 7b(70 亿参数)版本。 2. 相对千亿参数的大模型,虽可能不适合解决特别复杂的任务,但被视为模型本地化提升基础操作效率的模板。 3. 支持本地部署,环境准备方面,可进入 ollama.com 下载程序并安装(支持 windows、linux 和 macos),在命令提示符中输入相关指令运行模型,如“ollama run gemma”(默认 2b),若想用 7b 则运行“ollama run gemma:7b”。 4. 模型里有一些常用的内部指令,如“/set 显示设置界面可调整的设置项”“/show 显示模型信息”“/load <model> 加载一个已有模型”“/bye 退出”。 5. 分词器和大量标语词汇使其特别适合处理各种语言,印度的开发人员可使用 Gemma 创建针对印度语言进行微调的 Navarasa 模型。 6. 2b 反应速度快,但能互动的话题有限;7b 输出内容质量相对较高,但会有明显卡顿,且对非英文语种的反馈不太稳定。 需要注意的是,Gemma 对非英文语种的反馈不是很稳定。
2024-11-14
WaytoAGI主要功能是什么
WaytoAGI 主要有以下功能: 1. 和 AI 知识库对话:您可以在这里询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站:集合了精选的 AI 网站,可按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词:集合了精选的提示词,能复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。 “通往 AGI 之路”(WaytoAGI)是一个致力于人工智能(AI)学习的中文知识库和社区平台,具有以下特点: 1. 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 2. 定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 此外,WaytoAGI 的品牌 VI 融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性。 总之,WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互关联,希望成为您学习 AI 路上的好助手。
2024-11-05
讯飞星火主要用于什么场景
讯飞星火主要用于以下场景: 1. 在结构化 prompt 测试和反馈方面,对于某些输入能给出相对贴合实际的回答,经适当调解和提示可输出较完整的咨询文案。 2. 在律师答辩状 prompt 评测中,欢迎语直接,在输出内容上有优点,如提出不可抗力因素、财产独立抗辩、加入诉讼费等,也存在主体转换的瑕疵;在应诉方案输出方面,准备工作详细专业,增加了有用提示,答辩策略简洁明了,庭审准备细化到位。 3. 在开发方面,是基于人工智能的开放平台,提供多种 api 接口,可基于其 api 封装 LLM,实现文本翻译、摘要、分类等语言任务,需注册账号、创建应用获取必要参数,并安装 requests 库。
2024-11-05