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这是因为监督微调过程中的有标签数据可以提供更具体的任务信号,有助于约束模型的学习,避免过多地拟合预训练过程中的无监督信号。
模型训练与评估,推理服务与应用集成的全面功能服务训练与推理性能大幅提升 更高效 MLPerf榜单训练性能世界领先,千亿模型分布式并行训练加速能力和算力利用率大幅提升快速应用编排与插件集成 更开放 预置百度文心大模型与第三方大模型,支持插件与应用灵活编排,助力大模型多场景落地应用自带敏感词过滤 更安全 完善的鉴权与流控安全机制,自带问答内容审核与敏感词过滤,多重安全机制护航企业应用 技术领先 基于深度学习与大数据优势
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审核维度支持自定义和灵活组合,模型准确度高、响应速度快,并且可以不断学习提高准确度,可大幅节约审核人力,提升处理效率。更多信息,请参见 图片审核服务 。
这个阶段就是所谓的 Supervised Finetuning,我们使用有标签的数据集进行训练,模型会学习到,如何将学到的通用特征应用到特定的任务上。 例如,我们可以在 ImageNet 上预训练一个 CNN 模型,这个模型会学习到如何识别边缘、颜色块、纹理等基础特征。
下面,将对智能标注所涉及的三个阶段进行说明: 阶段一:智能标注预学习阶段 在本阶段,系统将使用您提交的已标注数据进行机器学习。预学习阶段预计耗时约40-60分钟不等,根据您的数据集中已标注数据的量而定。如果您需要中止预学习阶段,您可以点击「关闭智能标注」,则系统将重置已完成的智能学习状态。此时您的数据集中「已标注」和「未标注」的数据不会产生变化。
文化旅游】国家博物馆数字讲解员 目录 应用简介 开发指导 2.1 前期准备 2.2 应用开发 2.3 应用调试 2.4 应用发布 应用简介 应用来自于百度智能云解决方案团队 【国家博物馆数字讲解员】旨在为文博爱好者提供参观游览过程中的全能知识助手,提升游览者个性化问题的精准解答,提升游览体验,满足学习热情。
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