这两个概念通常用于构建和优化深度学习模型,特别是自然语言处理(NLP)领域的模型。 预训练(Pre-training,简称PT):预训练是一种无监督学习方法,模型通过大量无标签数据进行训练,以捕捉数据的底层结构和模式。在自然语言处理领域,预训练模型通常学习词汇、语法和句子结构等基本特征。预训练的目的是让模型学会一定程度的通用知识,为后续的微调阶段打下基础。
提示二 :部分语言依赖的类或库,请在代码注释中查看下载地址。 bash PHP Java Python Cpp C# 车型识别 curl -i -k 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/car?
ERNIE-Functions-8K 百度自研的垂直场景大语言模型,适合对话问答中的外部工具使用和业务函数调用场景,结构化回答合成能力更强、输出格式更稳定,推理性能更优。基于eb-speed微调实现,可以支持在一个问题中使用多个函数插件,通过多次交互支持多轮的任务编排。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。
AquilaChat-7B AquilaChat-7B是由智源研究院研发,基于Aquila-7B训练的对话模型,支持流畅的文本对话及多种语言类生成任务,通过定义可扩展的特殊指令规范,实现 AquilaChat对其它模型和工具的调用,且易于扩展。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。
RWKV-4-World在100多种语言上进行训练,具备优秀的英语零样本与上下文学习能力。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口 ,平台集成快速检索、查看开发文档、查看在线调用的请求内容和返回结果、复制和下载示例代码等功能,简单易用,更多内容请查看 API在线调试介绍 。
和人类大脑处理语言的机制类似,大模型首先会把输入的 prompt 进行统一理解,形成具有记忆能力的上下文。这个阶段通常称为 Prefill 阶段。 在结束 Prefill 阶段之后,大模型引擎会根据生成的上下文不停地推断下一个可能出现的词语,如此往复循环,直到遇到停止符或者满足采样参数中的停止条件。这是一个自回归过程,通常称为 Decoder 阶段。
可以先尝试稍后重新启动 若再次遇到问题,请在百度智能云控制台内 提交工单 反馈 模型上线相关问题 希望加急上线怎么处理? 请在百度智能云控制台内 提交工单 反馈 每个账号可以上线几个模型?是否可以删除已上线的模型? 每个账号最多申请发布十个模型,已上线模型无法删除 申请发布模型审核不通过都是什么原因?
娱乐新闻来源处理 能有效处理并识别各种娱乐新闻来源,包括但不限于明星访谈、电影首映、音乐发行等,确保新闻稿件的权威性和可信度。 3. 字数控制 依据用户设定的字数要求,灵活调整娱乐新闻稿件的长度,保证内容的连贯性和完整性。 4. 风格适应 能够根据不同平台的特点调整娱乐新闻稿件的写作风格,以满足多样的传播渠道和受众偏好。 5.
目前 BOS 图像处理 V1.0 协议支持图片水印和文字水印两种水印方式。BOS 将您的原始图片分成如下图所示 9 个区域,并按照图示位置进行编号,每个区域均包含锚点。 确定水印在原图上的最终位置,您需要确定如下两个因素: 锚点位置; 基于锚点位置,指定在水平和垂直方向上的距离。
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