科技职场的甜蜜协作
林宇是一位专注于自然语言处理的算法工程师，他最近的项目是开发一款智能语音助手。在项目初始阶段，为了让语音助手具备强大的语言理解和生成能力，林宇需要对大量的文本数据进行处理。他首先面临的是样本选取的难题，要从海量的数据中挑选出最具代表性的样本，以确保训练出的模型精准有效。在样本选取过程中，他还需要对数据进行压缩处理，以节省存储空间和提高处理效率。
林宇在公司的休息区遇到了苏瑶，苏瑶是数据标注团队的成员，她温柔的笑容和专注的神情吸引了林宇。林宇主动和苏瑶交流，向她请教数据标注的经验，因为精准的数据标注对样本质量至关重要。苏瑶也对林宇的语音助手项目很感兴趣，林宇便向她详细介绍了预训练模型在语音助手开发中的重要性。随着交流的深入，他们发现彼此的工作紧密相关，感情也在悄然升温。林宇在压缩处理数据时，会参考苏瑶标注的数据特点，而苏瑶在标注时也会考虑林宇对样本的需求。
在模型训练阶段，林宇使用了预训练模型作为基础，在此之上进行微调。为了评估模型生成文本的质量，他运用了ROUGE指标。在这个过程中，林宇遇到了一些问题，ROUGE评估结果不太理想。他再次向苏瑶倾诉，苏瑶鼓励他，并和他一起分析数据和模型。他们发现样本选取中可能存在一些偏差，于是重新进行样本选取，确保数据的多样性和准确性。
