MySQL无主键表导致的复制延迟问题 - 云数据库RDS | 百度智能云文档
因为表只有一个普通索引key，对于Event中的每条数据都需要进行索引定位操作，并且对于非唯一索引来讲第一次返回的第一行数据可能并不是删除的数据，可能还需要继续扫描下一行。大致流程如图： 如果表上一个索引都没有的话，从库执行的每个event都要进行全表扫描，代价非常大，这也是表上没有索引从库会有比较大同步延迟的关键原因。
创建知识库 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
对于文本文档类和网页数据源的知识切片，知识增强将对每个切片生成对应的知识点，对于表格类知识数据，表格中的一行为一个切片，仅对设置的索引列内容生成对应的知识点。 开启知识增强后，会增加文档的处理时长和资源消耗。知识增强文档字数上限为10万字；单个切片字数上限为8千字，超出部分无法使用知识增强。知识增强方式可选择问题生成、段落概要、三元组知识抽取三种方式。 增强方法 解释 问题生成 默认开启。
产品功能 - 大模型内容安全平台AIGC_SEC | 百度智能云文档
内容安全评测： 从多角度对于大模型服务展开安全评测，涵盖数十万的评测数据集以及高级提示词攻击指令，全方位对大模型服务做安全评测，并产出详细内容安全评报告。 大模型安全评测 1. 评测数据构造 ：支持依据风险分类、攻击类型、多模态场景等维度自动生成标准化评测数据；同时支持自定义数据上传，并可通过改写模型按需生成定向评测数据集，满足多样化评测需求。 2.
大模型黑话指南（一） 千帆社区
上下文学习 对于大型语言模型来说，即需要大量的数据标记成本，也需要算力成本和时间成本。然而，不同场景下任务的需求是不一样的，不可能根据每个任务都去微调模型。能否不进行微调就让模型学习完成不同的任务呢？答案是可以的，这个神奇的技术称为 上下文学习 （In Context Learning）。
为什么SFT后LLM模型的性能变得更好了？ 千帆社区
预训练的语言模型（例如GPT-3）通常在大量的文本数据上进行训练，这些数据可能包含各种各样的主题和风格。然而，对于特定的任务（例如续写或润色），我们可能希望模型能够更好地对齐（或适应）特定的主题或风格。 对齐税：通过SFT，我们可以更好地 调整过拟合和欠拟合的平衡 ，从而提高模型的性能。 （据我回忆，ChatGPT训练的GPT3.5虽然人类反响很不错，但是在很多数据集上性能是变差了的。）
解决方案实践
上组网 云原生 双碳 备份与容灾 存储与数据库 安全与合规 数据分析与可视化 生命科学 管理与运维 视频云 最热 最新 克隆实例恢复数据最佳实践 在数据库的使用过程中，如果遇到误操作导致的数据删除、数据篡改等问题，可以通过RDS克隆实例功能实现数据修复
文本创作字数控制 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
4 } ] 2、分析与处理数据 我们从实际业务场景中得到数据后，需要对样本进行分析和处理。一般包括对原始数据进行清洗、分析数据质量和分布、对数据进行扩充。 （1）数据清洗 数据去重 ：检查是否存在重复数据。您可以使用本平台的 数据处理-数据清洗 功能可过滤重合度高的数据样本。
快速部署Swift微调大语言模型 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
创建目录 /root/swift/examples/pytorch/llm/baichuan-inc，并导入大模型。 对于已通过百舸控制台挂载了该CFS的节点，会将该实例映射到新建容器实例的/root/data下，拷贝/root/data/model/Baichuan2-7B-Chat至目的路径； 未通过上述情况挂载的节点，也可手动挂载，然后通过docker cp的方式将模型导入容器的目的路径。
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