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面向智能体的监督学习(SLA)
基于带标签的输入-输出示例调整智能体组件，并配以显式验证和回退行为
复杂度: medium学习与适应
30秒速览
- 是什么
- 在防止数据泄漏的前提下，用带标注的样本训练智能体的某个组件，并把不确定的案例转交人工审核。
- 何时使用
- 你有足够干净的标注数据，需要可靠的分类，并对边缘情况保留人工监督。
- 注意
- 相似样本造成的训练集与测试集数据泄漏会毁掉性能评估；应按客户或时间划分，而不是随机划分。
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面向智能体的监督学习: 概览
基于带标签的输入-输出示例调整智能体组件，并配以显式验证和回退行为
- 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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参考资料
该模式所依据的论文、规范和代码仓库。
- 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
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