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「数据采样」找到 4 条内容
按专题浏览 →匹配标题与标签：数据预处理关键步骤与目的 格式转换、去噪、增强、采样等关键步骤及目的 项目与经历 数据清洗 数据增强 数据采样 数据格式标准化 数据质量评估 2026真题 数据预处理 项目落地经验 商汤科技
匹配正文：答案要点 Query改写的3种实现方式（规则/模型/混合） 数据采样的分层策略（高频意图覆盖、长尾增强、负样本构造） 离线评估指标（改写准确率、意图一致性、下游任务增益） 在线评估指标（任务成功率、Agent协作轮数、用户满意度） A/B实验设计要点 Query改写的常见实现方式 方式 核心思路 适用场景 规则模板 基于正则/关键词映射，如"查一下"→"查询" 高频、意图明确的头部Query 生成式模型 用Seq2Seq或LLM直接生成改写结果 复杂、长尾、需要语义理解的Qu…
匹配追问：如果bad case集中在长尾分布，你会怎么处理数据采样策略 如果确定是模型容量不足，你会选择继续scale up还是做MoE改造 如何设计一个自动化的bad case挖掘和归因系统 场景切入 假设你在做电商客服大模型，发现它对“退换货政策”这类问题答得不错，但一遇到“订单状态合并”这种多实体推理任务就频繁出错，你会怎么系统性地排查和优化？ 层层追问 大模型在特定任务上表现不好，你一般从哪里开始查？……数据分布可能有问题，然后呢？……训练层面还有什么可以调的？……架构上有没有…
学习内容与项目面试，在同一条路上。