1、跑通baseline

准备工作与环境搭建

Datawhale官方有提供详细的速通文档：从零入门NLP竞赛- 飞书云文档 (feishu.cn)

按照上述文档可以速通baseline。只要会点运行就可以！！！

2、Task1：了解机器翻译 & 理解赛题

1-知识点--数据划分

在机器学习和深度学习项目中，数据集通常被划分为三个部分：训练集（Training Set）、开发集（Development Set，也常被称为验证集，Validation Set）和测试集（Test Set）。这种划分的主要目的是为了评估模型的性能并防止过拟合，确保模型具有良好的泛化能力。下面是这三个数据集的具体作用：

• 训练集（Training Set）：

  1. 作用：训练集用于训练模型，使模型能够学习输入数据与输出结果之间的映射关系。模型会根据训练集中的样本调整其参数，以最小化预测误差。

  2. 目标：让模型在训练数据上尽可能地拟合好，学习到数据的内在规律。

• 开发集/验证集（Development/Validation Set）：

  1. 作用：开发集用于在模型训练过程中调整超参数、选择模型架构以及防止过拟合。它作为独立于训练集的数据，用于评估模型在未见过的数据上的表现。

  2. 目标：通过在开发集上的性能评估，选择最佳的模型配置，避免模型在训练集上过度拟合，确保模型的泛化能力。

• 测试集（Test Set）：

  1. 作用：测试集用于最终评估模型的性能，是在模型训练和调参完全完成后，用来衡量模型实际应用效果的一组数据。它是最接近真实世界数据的评估标准。

  2. 目标：提供一个公正、无偏见的性能估计，反映模型在未知数据上的泛化能力。

2-baseline 提升与思考

尝试提升

来试试看调整了参数的baseline：

按照速通手册一样走完流程，提交后对比前后分数并了解修改了什么。

分析两个版本baseline的差异，思考是什么影响了它们的效果。

（提问：提升了几倍？怎么提升的？为啥会提升？）

（再提一个小问题：大家在调整这两个变化的参数的时候有没有发现他似乎有一个“界”，如果发现了也可以思考思考为啥🤔🤔？）

参数解析

可以注意到修改了N和N_EPOCHS。

N：选择数据集的前N个样本进行训练。

N_EPOCHS：一次epoch是指将所有数据训练一遍的次数。

两者作用是将数据集中前N个样本抓取训练了N_EPOCHS轮。

如下图所示：

可以看到分数较第一次有所提高

3、最后附上学习规划表