下载此文档

深度学习在助手中的落地实践.pptx


文档分类:通信/电子 | 页数:约31页 举报非法文档有奖
1/31
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/31 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【深度学习在助手中的落地实践 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【31】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【深度学习在助手中的落地实践 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。深度学****在助手中的落地实践深度学****技术在助手应用中的现状深度学****模型在助手应用中的选择与设计深度学****技术在助手应用中的训练与部署深度学****技术在助手应用中的交互优化深度学****技术在助手应用中的算法调优深度学****技术在助手应用中的性能评估深度学****技术在助手应用中的创新应用深度学****技术在助手应用中的展望与挑战ContentsPage目录页深度学****技术在助手应用中的现状深度学****在助手中的落地实践深度学****技术在助手应用中的现状自然语言处理(NLP),使其能够理解和响应复杂自然语言查询。(LLM)已被证明在各种NLP任务中表现出色,包括问答、情感分析和摘要生成。(PLM)作为一种更轻量级的LLM,提供了低计算资源开销下的强大NLP能力,为移动和物联网设备上的助手创造了机会。计算机视觉(CV),N),极大地增强了助手的视觉处理能力。。,例如识别对象、扫描文档或导航未知环境。深度学****技术在助手应用中的现状语音合成与识别(TTS/ASR),创造了类人语音体验。,ASR的性能已大幅提升,可提供准确的语音转文本转换,即使在噪声环境中也能实现。,消除了传统ASR和TTS解决方案的限制。,基于用户行为和偏好进行预测。、产品和服务建议,增强整体用户体验。,推荐引擎将变得更加精准和有效,提供越来越相关的建议。,例如用户行为模式或设备故障。、提醒和警报,以优化用户体验和提升便利性。,预测能力将不断提高,从而为用户提供更加无缝和前瞻性的体验。,涉及多个模型的协作。,从而提高适应性和泛化能力。,助手将能够更有效地处理复杂任务,并为用户提供更智能的个性化体验。:根据助手的功能和场景,确定语言理解、对话生成、信息检索等核心能力需求。:评估不同预训练模型,如BERT、GPT-3,在目标任务和数据集上的性能表现。:根据业务数据,微调预训练模型以提高准确性和针对性。:将模型分解成多个可重用模块,如编码器、解码器、注意力机制,便于维护和扩展。:关注模型的可解释性,提供解释结果的机制,以便理解模型决策和提高用户信任。:采用渐进式学****策略,逐步提升模型的能力,减少所需的数据量,提高模型的泛化能力。深度学****技术在助手应用中的训练与部署深度学****在助手中的落地实践深度学****技术在助手应用中的训练与部署深度学****技术在助手应用中的训练与部署主题名称:、高质量训练数据的收集和清洗。,充分利用现有数据。,生成丰富的训练样本,提升模型泛化性。主题名称:,选择合适的深度学****模型架构。,确保助手应用的响应速度。,在丰富的特征空间上进行模型初始化,加快训练速度。

深度学习在助手中的落地实践 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数31
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人科技星球
  • 文件大小158 KB
  • 时间2024-03-27