Prodigy 1.12:OpenAI整合、Prompt工程、任務路由、部署文件等等!

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Prodigy 1.12:OpenAI整合、Prompt工程、任務路由、部署文件等等!

目錄

新功能介紹

Prodigy 1.12版本推出了一些令人振奮的新功能,這些功能將幫助您更有效地訓練和評估機器學習模型。以下是一些最令人興奮的新功能:

使用NER手動標註工具

使用NER手動標註工具,您可以手動標註文本中的命名實體。這個工具界面簡單直觀,您只需要選擇文本中的實體並為其標註標籤。這個新功能使標註流程更加高效,幫助您更快地訓練和評估機器學習模型。

使用OpenAI模型進行預註解

新版本的Prodigy還添加了支持OpenAI模型的功能。您可以利用這個功能使用預先訓練的模型對文本進行預註解,並快速獲得初步的標註結果。然後,您可以手動進行校正,以獲得更準確的結果。這個功能可以節省許多時間,同時提高標註的準確性。

自定義Prompt工程

如果您想要進一步優化OpenAI模型的預註解結果,您可以使用自定義Prompt工程功能。這個功能可以根據您的需求生成自定義的提示,幫助OpenAI模型更好地理解您的文本。您可以通過調整Prompt的內容和格式,來優化標註結果的準確性。

使用Tournament評估Prompt

Tournament功能可以幫助您評估不同Prompt的效果,以找到最適合的標註提示。您可以設置多個Prompt並讓不同的標註者對其進行評估,然後比較不同Prompt的準確性和一致性。這個功能可以幫助您找到最佳的Prompt,並進一步改進標註結果。

生成名稱列表

如果您需要進行命名實體識別的任務,您可以使用Prodigy的新功能來生成名稱列表。您只需提供一些相關的關鍵字,然後Prodigy將使用OpenAI來生成一個包含相關詞彙的名稱列表。這個功能可以節省您編輯和整理名稱列表的時間,同時提高標註的準確性。

使用新版Task Router分發任務

Prodigy的新版Task Router功能可以幫助您更好地分發標註任務給不同的標註者。您可以根據不同的標註者特點和任務要求,將任務分發給最合適的標註者。這個功能可以提高標註效率和準確性,同時減少標註者之間的不一致性。

使用自定義Task Router分發任務

除了使用新版Task Router,您還可以使用自定義Task Router來更好地分發任務。您可以使用Python編寫自定義的分發邏輯,根據不同的標註者特點和任務要求,將任務分發給最合適的標註者。這個功能非常靈活,可以完全按照您的需求進行設置。

其他新功能

除了上述提到的功能外,Prodigy 1.12版本還添加了一些其他的改進和修復,例如支援使用Parquet文件作為輸入、篩選指定的模式文件以創建子集等功能。詳細的新功能和改進請參見官方文檔。

Prodigy部署指南

如果您需要在自己的環境中部署Prodigy,您可以參考官方文檔提供的部署指南。這份指南將詳細介紹如何使用Docker部署Prodigy,以及一些注意事項和技巧。部署Prodigy可以幫助您更好地管理和控制標註工作流程,提高工作效率。

以上就是Prodigy 1.12版本的一些主要新功能和改進。如果您對這些新功能有任何問題或反饋,請在Prodigy支持論壇上與我們交流。希望您能享受這些新功能帶來的便利和效能提升!

FAQ

Q: Prodigy 1.12版本是否支援中文語言標註?

A: 是的,Prodigy 1.12版本完全支援中文語言標註。您可以使用Prodigy進行中文文本的命名實體識別、文本分類等任務。

Q: 如何使用OpenAI模型進行預註解?

A: 要使用OpenAI模型進行預註解,您需要在Prodigy的設定文件中配置相關的參數,然後選擇適合的OpenAI模型進行預註解。詳細的步驟請參見官方文檔。

Q: 如何自定義Task Router分發任務?

A: 要自定義Task Router分發任務,您可以編寫自己的Python函數,根據任務和標註者的特點進行分發。詳細的步驟和示例請參見官方文檔。

Q: Prodigy 1.12版本是否支援低配置的設備?

A: 是的,Prodigy 1.12版本可以在低配置的設備上運行。我們優化了代碼和性能,使得Prodigy可以在資源有限的環境下運作。

Q: Prodigy 1.12版本是否支援在線協作標註?

A: 是的,Prodigy 1.12版本可以支援在線協作標註。您可以設置多個標註者,同時進行標註任務,實現協作標註工作流程。

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