配置专家模式表格数据预测任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
添加数据 选择数据集：选择已创建的iris数据集 选择目标列：设置为species 算法类型：设置为“多分类” 特征工程策略： 默认配置：执行系统默认的特征工程策略 手动配置：用户可以手工配置各个特征工程算子的执行参数从而控制其执行方式 自动搜索：用户可以选择要使用那些特征工程算子，系统会自动搜索并完成用户选择的特征工程算子的配置。
智能数据API - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
ID data_source_type string 是 固定值cloud_edap database_name string 是 edap数据库名 table_name string 是 edap数据表名 column_error string 否 处理升级auto自动处理（默认）skip放弃错误行fail快速失败 schema object 否 表格式，如果不传会使用默认的推测格式，全部列导入
不要怪大模型回答质量不行了，那是你不会问~ 千帆社区
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千帆大模型沉浸式开箱之大模型训练完整历程 千帆社区
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大模型有没有反编译能力？ 千帆社区
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AI大模型学习笔记之二：什么是 AI 大模型的训练和推理？ 千帆社区
在训练阶段，大模型通过深度学习技术，通过多层神经网络，对接收输入的海量数据进行学习和优化，并通过学习调整模型的参数，使其能够对输入数据进行准确的预测。 这通常涉及到使用反向传播算法和优化器来最小化模型预测与实际标签之间的误差。为了提高模型的性能，一般需要使用大规模的数据集进行训练，以确保模型能够泛化到各种不同的情况。
百度千帆大模型零基础开箱初体验 千帆社区
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基于Langchain和数据湖分析的检索增强生成的样板间实现 千帆社区
这种割裂在存储、格式、流程、框架、平台等方面尤为突出，这使得开发者在实现端到端的数据处理和 AI 工作流程时，常常面临着重重挑战。但是，大数据和大模型之间又是相辅相成的关系。 如上图可以看到，大体量和高质量的数据极大的驱动了 GPT 模型的领先，但是其模型架构中仍然存在一些类似模型参数权重的模型调优的问题。当模型足够稳定强大后，使用者只需要需要提示词工程技能，就可以完成很多功能，达到使用目的。
【大模型】快速体验百度智能云千帆AppBuilder搭建知识库与小助手 千帆社区
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