🎉 欢迎来到 NLP 模型选择技巧指南 🤖
模型选择的核心原则
明确任务目标
- 分类？回归？序列生成？选择模型时需与任务强相关
- 💡 例如：BERT 适合文本理解，Transformer 适合序列建模模型选择
数据特性匹配
- 文本长度、词汇量、领域相关性都会影响模型表现
- 📊 用数据分布图辅助决策数据分布
计算资源权衡
- 小型模型（如 LSTM） vs 大型模型（如 GPT-3）
- ⚖️ 模型复杂度与训练成本的平衡计算资源
实用技巧
- 交叉验证：用
cross_validation验证模型泛化能力 - 预训练模型：参考 模型选择实践指南
- 消融实验：对比不同组件对效果的影响
评估指标
| 指标 | 用途 |
|---|---|
| BLEU | 机器翻译质量评估 |
| ROUGE | 文本生成效果分析 |
| F1 Score | 分类任务的综合指标 |
评估指标
📊 建议结合多个指标综合判断模型效果，更多可访问 模型评估专题