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Apprentissage supervisé pour les agents(SLA)
Adaptation d'un composant d'agent à partir d'exemples entrée-sortie étiquetés, avec validation explicite et comportement de repli
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- Entraîne un composant de l'agent sur des exemples étiquetés, avec des garde-fous contre les fuites de données, puis oriente les cas incertains vers une revue humaine.
- Quand l'utiliser
- Vous disposez de suffisamment de données étiquetées propres et vous avez besoin d'une classification fiable, avec une supervision humaine pour les cas limites.
- Vigilance
- Les fuites entre données d'entraînement et de test dues à des exemples similaires faussent les estimations de performance ; découpez par client ou par période, pas au hasard.
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Apprentissage supervisé pour les agents: Vue d’ensemble
Adaptation d'un composant d'agent à partir d'exemples entrée-sortie étiquetés, avec validation explicite et comportement de repli
- Labeled training examples
- Task-specific objectives
- Leakage-resistant data splits
- Class and slice evaluation
- Confidence calibration
- Human fallback for uncertain cases
The Agent Architect
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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
- Fine-Tuning Pre-trained Language Models: Weight Initializations, Data Orders, and Early Stopping (Dodge et al., 2020)arXiv:2002.06305
- How to Fine-Tune BERT for Text Classification? (Sun et al., 2019)arXiv:1905.05583
- Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification (Howard & Ruder, 2018)arXiv:1801.06146
- Attention Is All You Need (Vaswani et al., 2017)arXiv:1706.03762
- BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (Devlin et al., 2018)arXiv:1810.04805
Par l’ingénieur derrière ce catalogue
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