文心一言模型与工科生的编程学习 千帆社区
许多人悲观地认为，将大模型作为写代码的工具，会让程序员丢失他们本应该掌握的写代码的能力，然而从软件开发的角度来看，这进一步降低了门槛，让每个人都有可能成为开发者，这不仅有助于我们提高生产力，还带来了巨大的机遇。 程序员也在不断学习和进化，就像大模型一样。 大型AI模型与以往的人工智能有一个重要的区别，即智能的涌现能力。这种涌现能力使得大型模型可以自我创造并帮助其开发者提升技术水平。
文心一言模型与工科生的编程学习 千帆社区
许多人悲观地认为，将大模型作为写代码的工具，会让程序员丢失他们本应该掌握的写代码的能力，然而从软件开发的角度来看，这进一步降低了门槛，让每个人都有可能成为开发者，这不仅有助于我们提高生产力，还带来了巨大的机遇。 程序员也在不断学习和进化，就像大模型一样。 大型AI模型与以往的人工智能有一个重要的区别，即智能的涌现能力。这种涌现能力使得大型模型可以自我创造并帮助其开发者提升技术水平。
一般类问题 - 弹性伸缩AS | 百度智能云文档
用户数据注入和扩容执行脚本有什么相同和区别？我该如何判断使用哪种方式进行初始化配置？ 两个功能都可以实现在扩容时配置新创建的节点，从而使得弹性创建的节点可以直接使用。用户数据注入适用于您使用的自定义镜像未安装BSM-Agent的情况。扩容执行脚本依赖于BSM-Agent，但具备冷却控制、手动移除触发等多种配置，后续可实现操作结果查看与操作行为审计的能力。
常见问题总览 - 云数据库 SCS_云缓存
常见问题总览 性能类问题 已经使用了存储服务，为什么还要使用缓存服务？ 为了使用云数据库 Redis，原来的系统会有多大的修改？ 云数据库 Redis 实例是否支持选择CPU？ 云数据库 Redis 实例不支持select命令，无法分片，如何解决这个问题？ 云数据库 Redis 实例扩缩容时有什么限制和注意事项？ 云数据库 Redis 是否应该开启持久化？
【FAQ】千帆大模型平台常见问题梳理 （模型微调篇） 千帆社区
这些方法之间的一些区别是： P-Tuning和LoRA只调整一小部分参数，而监督式微调则调整所有参数。 P-Tuning修改了输入嵌入，而LoRA修改了每层的隐藏状态。 P-Tuning和LoRA保留了预训练的模型权重，而有监督微调则更新了全部参数。 与有监督的微调相比，P-Tuning和LoRA的内存要求更低，训练吞吐量更高。 LoRA没有额外的推理延迟，而P-Tuning和有监督微调可能有。
常见问题 - 文字识别OCR
日期 单个 日期如2018年7月19日 结果会做归一化处理统一以20180719格式返回 长串数字 如运单号、票号 结果只返回长串数字、英文组合 手写汉字 手写中文汉字 该识别区进行全量识别，但是对手写汉字有较高的准确率 手写数字 手写阿拉伯数字 该识别区进行全量识别，但是对手写数字有较高的准确率 数字/英文/符号混合 发票密码区 识别区所有内容，相比于“常规”识别率更高 我的字段类型 您可以在【字段类型管理
Prompt 技巧宝典（一）：样本提示 千帆社区
一、零样本提示 业务场景：日常售前/售中/售后的工单处理中，我们需要监控客户反馈信息的情绪，当有负面情绪时，应当及时关注发生了什么。我们可以快速监控对应文本信息，并依赖大模型推理能力，实现情绪的监控。 将文本分类为中性、负面或正面。 文本：我要求退回此账号消费总费用。 情感： 情感：负面。 该文本表达了消费者对此账号消费的不满和要求退款的情绪，因此可以将其分类为负面情感。
Prompt 技巧宝典（一）：样本提示 千帆社区
一、零样本提示 业务场景：日常售前/售中/售后的工单处理中，我们需要监控客户反馈信息的情绪，当有负面情绪时，应当及时关注发生了什么。我们可以快速监控对应文本信息，并依赖大模型推理能力，实现情绪的监控。 将文本分类为中性、负面或正面。 文本：我要求退回此账号消费总费用。 情感： 情感：负面。 该文本表达了消费者对此账号消费的不满和要求退款的情绪，因此可以将其分类为负面情感。
使用类问题 - 简单消息服务SMS_通知短信_营销短信_验证码短信
人工交互，自动SAAS交付，镜像交付有什么区别？ 以下是三种的具体交付方式，人工交付 （用户下单后，需要人工联系用户确认需求，提供服务后，在后台填写交付信息）；自动SAAS交付 （用户下单后，自动开通，需要技术人员做接口的调试和开发）；镜像交付（用户下单后，自动开通，需要商家购买百度云服务器制作成镜像）。 运营商端发送失败,百度会重发么？
AppBuilder自定义组件体验 千帆社区
此时我注意到了下方有个调试按钮，点一下看看这种的调试跟代码态有什么区别。 点击调试按钮后进入调试阶段，需要我输入相应的rawQuery即问题来运行。接着点开始运行后界面显示运行状态、花费时间及运行是否成功。输出后的结果则显示运行耗时多久，以及花费多少token。 此时它的回答已经很让人满意了但是我手头刚好有关于机器学习的 pdf ，顺手想尝试下自己搭建个知识库跟官方知识库的结果有什么不同。
