登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 4 1 【SFT实践分享】如何进行新闻摘要 大模型开发 / 技术交流 LLM 文心大模型 SFT 2023.09.05 5073 看过 SFT是常见的大模型微调技术之一,通常使用预训练的大语言模型作为一个起点,然后使用标记好的数据对模型进行微调。在对标记的数据集上可以获得更好的性能。
数据分析 1、数据总览 用户可在数据总览中,查询与对话相关的基本数据,其中展示的数据为智能对话数据和系统数据 在数据总览中,可以选择已使用的转人工指令,以计算当前对话的转人工会话和相应的会话解决率,如果未选择转人工指令,则无法统计转人工会话数 智能对话数据:为当前租户下建立的AI客服的会话数据统计,具体数据内容如下表 数据名称 数据解释 会话总次数 对当前开启的所有会话进行统计 会话有效次数 当前对话
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如何发布表格数据预测API 训练完毕后可以在左侧导航栏中找到【发布模型】,依次进行以下操作即可发布公有云API: 选择模型 选择部署方式「公有云部署」 选择版本 自定义服务名称、接口地址后缀 申请发布 申请发布后,通常的审核周期为T+1,即当天申请第二天可以审核完成。如果需要加急、或者遇到莫名被拒的情况,请在百度云控制台内 提交工单 反馈。
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视觉模型如何部署在私有服务器 在发布模型页面中,可以申请私有服务器部署,将模型部署在私有服务器中。 支持「私有API」和「服务器端SDK」两种集成方式: 私有API:将模型以Docker形式在私有服务器(仅支持Linux)上部署为http服务,可调用与公有云API功能相同的接口。
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合理分布数据比例,提升数据的覆盖面(尤其是边界情况): 确保数据的分布合理,比如正负例比例,不同的任务分支出现的比例。类比于代码测试,数据也应该尽可能覆盖到每一个分支和每一种边界情况。 二、如何准备有价值的训练数据?
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