创建类似任务 数据传输服务 DTS 支持创建类似任务功能,可以将原传输任务的部分配置作为新任务的默认配置,帮助您方便快捷地创建有相似配置的任务。在创建类似任务的过程中,您可以修改配置,以便快速创建一个满足您需求的任务。 前提条件 目标任务处于 预检查 及以后阶段,且已保存在任务列表页面。 注意事项 需要确保源和目标端的可用性以及迁移任务用户权限的一致性,否则可能会导致任务复制失败。
好处在于: 问答可控性更高一些 无论是数据规模、查询效率、更新方式都可以满足常见知识库应用场景的需要 技术栈成熟,探索风险低 整体方案 平台功能 客户案例:某数字政府问答 背景介绍 某政务行业客户计划结合文心大模型,实现对本地用户生活、就业、创业方面的智能咨询问答功能。 方案原理 基于文心一言+知识库+插件的解决方案。使用搜索机制对本地知识库进行搜索,再利用大模型将搜索结果进行摘要。
盘点百度世界大会几个有趣的智能体 同济子豪兄 11月15日 2422 0 0 曹操撒加 关注 已关注 相关文章 一个 ABAP 开发工程师的百度千帆大模型平台的使用初体验 热点话题 社区办事咋处理?
点击「保存并预检查」开始预检查 任务校验及启动 稍等片刻,页面显示任务校验成功。 点击「立即开启任务」按钮即可启动任务。 相关产品 云数据库 RDS :专业、高性能、高可靠的关系型数据库
对于其他三个都好理解,这里我想着重讲一下角色指令部分,这一块是最关键的内容,也是决定该AI最后呈现效果的核心部分。 大家可以这样理解这一部分,有道是“人之初,性本善”,而此处的角色指令,就是你用来定义这个AI“善恶”的,从专业的角度来说,你在此处对他定义的权重会略高于后面提供的知识库资料。
SFT在大语言模型中的应用有以下重要原因: 任务特定性能提升:预训练语言模型通过大规模的无监督训练学习了语言的统计模式和语义表示。然而它在特定任务下的效果可能并不令人满意。通过在任务特定的有标签数据上进行微调,模型可以进一步学习任务相关的特征和模式,从而提高性能。 领域适应性:预训练语言模型可能在不同领域的数据上表现不一致。
优化训练:基于预置或SFT后的大模型,调整部分参数,训练您的偏好大模型。
完成对象映射配置后,点击【保存并预检查】,启动任务的前置检查。 5. DTS支持的Palo目标端数据类型 下表列出了使用DTS时支持的DTS数据类型与Palo目标端数据类型的默认映射。 有关如何查看源端映射的数据类型的信息,请参阅有关源端数据源的数据类型映射部分。
完成对象映射配置后,点击【保存并预检查】,启动任务的前置检查。 5. DTS支持的SQL Server目标端数据类型 下表列出了使用DTS时支持的DTS数据类型与SQL Server目标端数据类型的默认映射。 有关如何查看源端映射的数据类型的信息,请参阅有关源端数据源的数据类型映射部分。
盘点百度世界大会几个有趣的智能体 同济子豪兄 11月15日 2422 0 0 百度智能云千帆社区 关注 已关注 相关文章 《大模型应用实践》实训营第3期:对话引擎应用 - 千帆中文增强Llama2提升大模型对话指令遵循能力 《大模型应用实践》实训营第4期:【智能问数应用】SQLCoder 构建大模型数据分析助手 实训营第5期:【创意营销应用】 Stable Diffusion打造企业专属绘图设计神器