创建强化学习训练任务 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
创建强化学习训练任务 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能代理（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。 强化学习主要是训练对象每一步如何进行决策,采用什么样的行动可以完成特定的目的或者使收益最大化。
千帆大模型平台深度应用与实战演练 学习指南 千帆社区
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 千帆大模型平台深度应用与实战演练 学习指南 大模型开发 / 技术交流 免费大模型课程 AI加速器线上加速营 2024.10.08 6728 看过 前50名按照要求完成课程任务的用户即可免费领取多功能三角包、度熊龙年公仔（随机发放），先到先得！ 进入课程页面后，开始学习前， 请您先完成线上的报名。
已经有SFT、Prompt tuning、LoRA了，为什么还要有奖励模型训练和强化学习训练？ 千帆社区
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 1 已经有SFT、Prompt tuning、LoRA了，为什么还要有奖励模型训练和强化学习训练？ 大模型开发 / 互助问答 文心大模型 SFT P-tuning 2023.08.28 6684 看过 这几个方式会有什么差别么？实在是训练方法太多，不知道如何选择了 评论 相关推荐 文心大模型4.0接口限时免费！
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。
RLinf：pi0.5模型的强化学习训练与评估 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
RLinf：pi0.5模型的强化学习训练与评估 RLinf（Reinforcement Learning Infrastructure）是一个由清华大学、无问芯穹联合北京大学、伯克利等顶级机构联合开发的开源强化学习基础设施框架。它专为 大规模、高效率的强化学习（RL）后训练 而设计，旨在解决传统RL框架在训练具身智能体和大语言模型时面临的异构性、低效性和复杂性难题。
I - 相关参考Reference | 百度智能云文档
I IAM Identity and Access Management 身份识别与访问管理。IAM是一套建立和维护数字身份，并提供有效、安全的IT资源访问的业务流程和管理手段。它实现了组织信息资产统一的身份认证、授权和身份数据集中管理与审计。 IAM 权限（permission） 权限是允许（allow）或拒绝（deny）一个用户对某个资源执行某种操作。
大模型训练_分布式训练_模型评估千帆社区
开启大模型卓越之门：模型优化的关键钥匙 直播回放 大模型开发 / 技术交流 千帆大模型训练营 大模型训练 赞 评论 6108 看过 徐徐大树 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AI加速器_线上加速营_免费大模型案例课程_千帆大模型平台深度应用与实战演练
分析和比较不同精调方法的效果 去学习 0 5 最佳实践总结 总结购物平台客服对话项目的精调过程和经验 去学习 做课程任务 必完成 开通百度智能云千帆ModelBuilder平台 （ 0 /1 ） 开始实操训练前，记得开通产品哦 去开通 必完成 开通百度智能云千帆AppBuilder平台 （ 0 /1 ） 开始实操训练前，记得开通产品哦 去开通 可选择 考试：生成式AI资深认证工程师 面向开发者的大模型技术工程师认证
物体检测训练操作说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
物体检测训练操作说明 数据提交后，可以在导航中找到【训练模型】，按以下步骤操作，启动模型训练： 注：1.启动训练前请确保数据已经标注完成，否则无法启动训练 下述训练功能点中，标注为星号（*）的功能为非必要选择项，可根据实际需求考虑是否使用 ① 选择模型 选择此次训练的模型 ② 添加数据 半监督训练* 半监督深度学习是半监督学习和深度学习结合的产物，可以理解为在深度学习算法中使用无标签样本。
视觉预训练模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
实例分割网络包含了基于飞桨深度学习平台模型库的两种预训练网络。
