[AI行业案例]-AI助力娱乐营销—机场奇遇之神秘模特
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创建KTO任务 - ModelBuilder
早停指标变化量（Early Stopping Metric Change），当精调任务指标的变化量超过早停指标变化量时才认为发生变化。根据实际损失曲线进行决定。 早停指标稳定次数 早停策略选择ture时，显示此指标 。早停指标稳定次数（Early Stopping Patience），早停指标连续不变化的次数。
零售版常见问题 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
在特定的一些角度下识别度很低 添加出现这些角度的SKU的实景图到训练的实景图集中，并正确标注 为这些SKU添加这些角度的单品图 错误示例中出现一个大框框选住多个SKU的情况 参考模型列表中模型效果下的「完整评估结果」内的推荐阈值，校验时适当调高阈值后测试效果，找到合适的阈值，在调用API接口时用请求参数threshold设定合适的阈值 训练结果精确度很高，但是校验或是在实际场景调用时结果不好 要识别的
文生图SFT最佳实践 - ModelBuilder
x3C; 图像, Prompt > 为一组数据 ·描述图片内容，比如人物特征、角度、姿态等 ·添加特定的触发词，定义模型的整体风格 数据集下载地址： 下载地址 创建&上传数据 1.创建数据集 2.数据类型选择 Prompt+图片 创建数据集后可查看数据集详情、并修改Prompt标注内容 1.点击数据集想详情 2.查看数据集 3.数据集重新标注 发布数据集 2.LoRA模型训练 在「模型精调
视频专区 - ModelBuilder
本课程将针对大模型精调难度较大，精调效果有限的问题，结合具体业务场景，从数据准备、模型选择、模型训练、参数调整等方面提供多个精调样板项目，分享和总结大模型精调过程中的细节方法，助力您更好地进行大模型精调，应用于实际业务场景中。
超参数配置参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
自动超参搜索使用超参搜索策略，消耗相对较长的时间对网络模型进行自动调参。目前BML共支持三种超参搜索策略，详细配置方式请参考 技术文档 超参搜索策略 策略名称 说明 随机搜索 在参数变量的变化区间中随机采样参数组合成候选集，应用候选集进行训练和效果对比。
Prompt自动化进阶之路：不会走也能飞 千帆社区
如果希望答案更稳定，参数调低 如果想让答案更加多样化，参数调高 总结起来，好的prompt应该长这样： 清晰、明确、表述完整、包含语境、提供示例、明确输出格式 （3）PE 不容易 提示工程（PE）师们需要不断尝试不同表述方式、微调、避免偏见和不合适的内容、边界案例、测试优化、选择合适的长度，以及相互协作，贡献点子等等。 甚至涉及心理学， 把大模型当人！
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平台使用快速开始 - ModelBuilder
Step3:训练配置 需要您在左侧功能栏中选择“模型精调 > SFT”中创建调优任务，调整训练配置及参数（BLOOMZ-7B为例）,不开启增量训练。 选择 Step1 中 已发布 的非排序文本数据集，并填入数据拆分比例。 3.以上步骤都完成后，点击“确定”按钮，即可进入模型的训练，当任务详情中的模型运行显示“运行完成”，则表示模型训练成功。 更多操作，可见 SFT任务使用说明 。
