数据与评测
有没有坏例？ 「美团」
原题有没有自动化质检方法判断prompt质量？ 「字节Seed」
原题有没有采用双模型互相打分校验数据的方案，当时为何没有落地？ 「百度」
原题机评人评如何协调，如果有不一致的如何判断？ 「腾讯」
原题样本分布差异大的可能原因？ 「京东」
原题模型训练数据如何做检验的？ 「蚂蚁集团」
原题比如如何处理图像-文本对的噪声（如描述与图片不符），保证数据质量？ 「京东」
原题生产的训练数据是否存在样本不均衡问题？ 「百度」
原题训练数据有效、准确指的是什么？ 「美团」
原题请详细描述数据处理到训练的pipeline，重点包括：
去重（文本、图像去重）、过滤、去污（Decontamination）的完整流程；
需要过滤哪些关键噪声（如逻辑矛盾、事实错误等）；
评估caption数据的维度；
高质量数据和低质量数据的混合策略；
如何大批量筛选高复杂度数据；
通过训练模型进行数据质量验证时的lr schedule；
自动化评分的准确度如何保证，是否有人工审核环节。
原题完整原题
请详细描述数据处理到训练的pipeline，重点包括：1. 去重（文本、图像去重）、过滤、去污（Decontamination）的完整流程；2. 需要过滤哪些关键噪声（如逻辑矛盾、事实错误等）；3. 评估caption数据的维度；4. 高质量数据和低质量数据的混合策略；5. 如何大批量筛选高复杂度数据；6. 通过训练模型进行数据质量验证时的lr schedule；7. 自动化评分的准确度如何保证，是否有人工审核环节。 「字节Seed、字节跳动、美团、腾讯、阿里通义」
暂无题目