🔫 少样本分类#

这些教程展示了如何将少样本和零样本分类与 Argilla 一起使用。

🎛️ 使用 ArgillaTrainer 微调 SetFit 模型

MLOps 步骤：训练
NLP 任务：文本分类
库：SetFit
技术：少样本

✨ 使用 SetFit 添加零样本建议

MLOps 步骤：标注
NLP 任务：文本分类
库：SetFit
技术：零样本

🔫 使用 SetFit 进行零样本和小样本分类

MLOps 步骤：标注, 训练
NLP 任务：文本分类
库：setfit, sentence transformers
技术：少样本

🤯 使用 SetFit 和自定义数据集进行少样本分类

MLOps 步骤：标注, 训练
NLP 任务：文本分类
库：setfit
技术：少样本

🔫 使用 Flair 进行零样本 NER

MLOps 步骤：标注
NLP 任务：TokenClassification (NER)
库：FlAIr
技术：零样本分类

✨ 使用 classy-classification 进行快速主动学习

MLOps 步骤：训练
NLP 任务：文本分类
库：classy-classification
技术：少样本, 主动学习

🤯 使用 SetFit 和 Argilla 构建自定义情感分类器

MLOps 步骤：训练
NLP 任务：文本分类 (情感)
库：setfit
技术：少样本

💡 使用 GPT-3 和 Argilla 构建和测试零样本情感分类器

MLOps 步骤：标注
NLP 任务：文本分类
库：OpenAI
技术：少样本, 可解释性

🥇 比较文本分类模型

MLOps 步骤：监控
NLP 任务：文本分类
库：Argilla, SetFit
技术：零样本分类