access 不能输入数据库  内容精选
  • Yi-34B - ModelBuilder

    否 说明: (1)较高的数值会使输出更加随机,而较低的数值会使其更加集中和确定 (2)范围 (0, 1.0],不能为0 top_k int 否 Top-K 采样参数,在每轮token生成时,保留k个概率最高的token作为候选。

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  • GPT-NeoX-20B - ModelBuilder

    否 说明: (1)较高的数值会使输出更加随机,而较低的数值会使其更加集中和确定 (2)范围 (0, 1.0],不能为0 top_k int 否 Top-K 采样参数,在每轮token生成时,保留k个概率最高的token作为候选。

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  • Cerebras-GPT-13B - ModelBuilder

    否 说明: (1)较高的数值会使输出更加随机,而较低的数值会使其更加集中和确定 (2)范围 (0, 1.0],不能为0 top_k int 否 Top-K 采样参数,在每轮token生成时,保留k个概率最高的token作为候选。

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  • 子用户权限管理 - 数据传输服务DTS | 百度智能云文档

    进入编辑权限弹窗,可以为子用户选择全部策略、系统策略或自定义策略进行授权,在搜索框中输入 DTS,展示 DTS 相关的系统权限策略。 根据业务需求勾选目标权限策略名称,将其添加到已选择的策略区域框中。关于策略的详细说明,请参见 策略说明 。 说明 如果在不修改已有策略规则的情况下修改某子用户的权限,只能通过删除已有的策略并添加新的策略来实现,不能取消勾选已经添加过的策略权限。

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  • 基于Langchain和数据湖分析的检索增强生成的样板间实现 千帆社区

    一个完整 RAG 管道如下: RAG 会接受输入并检索出一组相关/支撑的文档,并给出文档的来源(例如维基百科、本地文档等)。这些文档作为上下文和输入的原始提示词组合,送给文本生成器得到最终的输出。这样 RAG 更加适应事实会随时间变化的情况。这非常有用,因为 LLM 的参数化知识是静态的。RAG 让语言模型不用重新训练就能够获取最新的信息,基于检索生成产生可靠的输出。

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  • 基于Langchain和数据湖分析的检索增强生成的样板间实现 千帆社区

    一个完整 RAG 管道如下: RAG 会接受输入并检索出一组相关/支撑的文档,并给出文档的来源(例如维基百科、本地文档等)。这些文档作为上下文和输入的原始提示词组合,送给文本生成器得到最终的输出。这样 RAG 更加适应事实会随时间变化的情况。这非常有用,因为 LLM 的参数化知识是静态的。RAG 让语言模型不用重新训练就能够获取最新的信息,基于检索生成产生可靠的输出。

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  • 获取模型版本详情 - ModelBuilder

    调用示例 Python import os from qianfan import resources # 使用安全认证AK/SK鉴权,通过环境变量方式初始化;替换下列示例中参数,安全认证Access Key替换your_iam_ak,Secret Key替换your_iam_sk os . environ [ QIANFAN_ACCESS_KEY ] = your_iam_ak os .

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  • Prompt Tuning训练过程 千帆社区

    变成一个新的带有mask slots的文本, 定义一个模版,包含2出带填入的slots:【x】和【z】 将【x】用输入文本代入 例如: 输入:x = 我喜欢这个电影。

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  • 文心一言API使用教程(python版) 千帆社区

    问题:不能自定义问题的: 设定一个输入字符串来解决 将message中的 content“ : ”你好“ 换成 s 问题:打印输出的内容存在不需要的部分 { id : as-nuhbvmdj8h , object : chat.completion , created :1697125231, result : 长沙有很多好玩的地方,以下是一些值得推荐的项目:\n\n* 橘子洲:位于长沙市区对面的湘江中

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  • 续写模式 - ModelBuilder

    只有在流式接口模式下会返回该字段 result string 对话返回结果 is_safe bool 1:表示输入内容无安全风险 0:表示输入内容有安全风险 usage usage token统计信息 usage说明 名称 类型 描述 prompt_tokens int 问题tokens数 completion_tokens int 回答tokens数 total_tokens int tokens

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