二次放号接口文档 - 号码认证服务PNVS | 百度智能云文档
二次放号接口文档 接口描述 本接口为二次放号-电信接口 接口地址 见已购列表 返回格式：json 请求方式：post 接口签名说明 准备签名参数字符串str_for_sign: 请求参数按参数名字典排序（字典序）后，按name1=value1&name2=value2&… 字典序：在英文字典中，排列单词的顺序是先按照第一个字母以升序排列（即a、b、c……z 的顺序）；如果第一个字母一样
什么是RFT训练 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
模型主要是找到产生我们想要的输出的模式，而不是直接生成输出，这样泛化性更强。 优势 数据准备快速： 不需要人工标注偏好数据。 效率更高： 模型自动寻找输出的最优值。 工作步骤 RFT调优包括两个步骤： 1、数据集收集：Prompt+Response数据。
什么是多因素认证 - 身份管理服务IDaaS | 百度智能云文档
什么是多因素认证 多因素认证 多因素认证(Multifactor Authentication，简称MFA)是在用户名/密码(或是使用其他认证源)之外，额外增加的一层安全认证，用于确保登录IDaaS用户身份的安全性，业界也通常称为两步验证(2-Step Authentication)，或双因素验证(Two Factor Authentication)。
什么是云数据库 Redis - 云数据库 SCS_云缓存
什么是云数据库 Redis 什么是云数据库Redis 云数据库 Redis（Simple Cache Service for Redis）提供稳定、高效以及高可扩展性的分布式缓存服务。云数据库 Redis 兼容 Redis/Memcached 协议，基于 Redis 提供标准版和集群版的架构模式，并支持自定义副本数量，为您提供多样化的数据结构支持。
什么是RLHF训练 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
什么是RLHF训练 目录 收集人类反馈 奖励模型训练 强化学习训练 RLHF已成功应用于本平台, 能够生成类似人类的文本并执行各种语言任务。RLHF使模型能够在大量文本数据语料库上进行训练，并在复杂的语言任务(如语言理解和生成)上取得令人印象深刻的结果。 RLHF的成功取决于人类提供的反馈的质量，根据任务和环境，反馈的质量可能是主观的和可变的。
什么是EasyDL - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
什么是EasyDL 目录 产品介绍 应用场景及案例 产品介绍 EasyDL 从2017年11月中旬起，在国内率先推出针对AI零算法基础或者追求高效率开发的企业用户的零门槛AI开发平台，提供从数据采集、标注、清洗到模型训练、部署的一站式AI开发能力。对于各行各业有定制AI需求的企业用户来说，无论您是否具备AI基础，EasyDL设计简约，极易理解，最快5分钟即可上手学会，15分钟完成模型训练。
什么是DPO训练 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
什么是DPO训练 DPO(Direct Preference Optimization) ： 直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，且效果更加突出。 本平台已预置DPO模型训练方式，快 开启 您的模型训练之旅吧～ 优势 操作更便捷 ：更容易实施和训练，只需匹配专有数据集和训练模型，即可发布服务。
E - Baidu Palo/Doris 使用文档
E 描述 返回常量 e 值。 语法 SQL 复制 1 E() 举例 SQL 复制 1 select e(); Text 复制 1 +-------------------+ 2 | e() | 3 +-------------------+ 4 | 2.718281828459045 | 5 +-------------------+
什么是SimPO训练 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
什么是SimPO训练 SimPO(Simple Preference Optimization) ： SimPO是一种用于优化和提升预训练大模型性能的技术。它旨在通过简单而高效的方式，调整模型参数，从而在保持模型性能的同时，减少计算资源和内存的消耗。SimPO 主要关注参数效率，这意味着它能够在不大幅增加模型参数的情况下，显著提升模型的性能。
什么是数据洞察 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
什么是数据洞察 1. 如何理解数据洞察与处理 在大语言模型的精调领域，数据准备占据着至关重要的作用。贴合业务精调目标的高质量SFT数据集，可有效提升大语言模型的训练效率及效果表现。 SFT数据集评价标准 什么是一份好的SFT数据集？以下列举了一些经过验证的实践经验： 精调数据最好来自于业务场景的真实调用数据，样本分布情况相近，从而让大模型更好的参考学习。
