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具体流程如下： （1）如果本地没有代码库，可以从GitHub下代码库到本地，具体流程可参考： 怎样将github上的代码下载到本地并运行？
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[AI行业案例]-基于飞桨EasyDL的立体库智能盘点系统
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大模型黑话指南（一） 千帆社区
自监督学习 大型语言模型本质上就是神经网络，也就是一种机器学习的方法。机器学习中的监督学习需要人类帮助标注数据。然而遗憾的是，ChatGPT 底层的大型语言模型参数如此的多，如果使用监督学习，必然需要大量的人类标记数据，这几乎是不可能的。自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息，通过这种构造的监督信息训练模型，从而学习到对下游任务有价值的表征。
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爱速搭的数据模型采用了更传统的做法，它的原理是动态数据库 ORM 映射，可以理解为动态创建了 Entity 类，然后通过这些类去操作数据库。 这意味着在爱速搭中： 数据模型就是数据库表，其中的字段就是表中的字段，对字段的修改是自动生成数据库的表结构变更操作，这和传统开发是一样的，开发人员都熟悉。
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