模型蒸馏训练方法（情感分析任务） - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
具体来说： (1)迭代轮次 含义 ：迭代轮次是指完整遍历一次训练数据集的过程次数。在深度学习中，多个迭代轮次可以帮助模型更好地拟合数据。 配置逻辑 ：我们在实验中选择了不同的迭代轮次。较大的迭代轮次可以使模型更充分地学习数据特征，但可能导致过拟合。因此，我们通过实验来确定最佳的迭代轮次数。 (2)学习率 含义 ：学习率是模型在每次更新时学习的步长。
基于向量数据库构建企业级知识库 学习指南 千帆社区
以下是课程学习指南，方便您通过以下链路完成课程学习和有奖任务。 学习本次课程，您将有机会领取下述奖品：价值500元的小度智能屏、无门槛代金券、百度小夜灯等精美奖品。 进入课程页面后，开始学习前， 请您先完成线上的报名。
大数据深度营销
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模型训练 - 百度智能外呼
相关名词解释 训练集：用来训练模型的数据 测试集：用来验证模型效果的数据 模型版本：提交训练任务之后自动生成的模型版本号 添加问答库：采样问答库中的数据作为负例数据参与意图模型训练，优化意图和FAQ缠绕问题 使用深度模型：融合多模型算法，提升模型的准确率，但会增加模型训练所需的时间 数据增强：为语料较少的意图自动生成一些示例以参加模型训练 数据平衡：减少不同意图语料数量差异带来的影响 训练轮数：迭代一遍训练集算一轮
大模型训练——PEFT与LORA介绍 千帆社区
补充资料：低显存学习方法 在介绍代码之前，在这里补充一些低显存学习方法的介绍。参考苏剑林老师的博客：Ladder Side-Tuning：预训练模型的“过墙梯”。
【AI辅助打标】使用千帆平台进行企业级打标模型训练 千帆社区
深度学习可以处理任何类型的数据，例如图片、文本等等；但是这些数据很难用机器完成。大模型可以训练更多类别、多个级别的模型，因此可以处理更广泛的类型。另外：在使用大模型时，可能需要一个更全面或复杂的数学和数值计算的支持。深度学习算法不需要像大模型那样训练大量数量的模型来学习特征之间的联系。深度学习算法是基于神经元的，而大模型是利用大量参数训练神经网络。
训练参数说明 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
linear、cosine、inverse-square-root 学习率衰减方式 --lr-decay-iters int 否 None NA 指定迭代次数用于学习率衰减 --lr-warmup-fraction float 否 None NA 学习率warmup
深度研究Agent - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
深度研究Agent 产品简介 百度千帆深度研究Agent产品，可基于全网公开信息及上传文件，实现深度迭代检索。支持按照指定大纲生成深度研究报告。支持自主完成多步骤研究任务，实时整合文本、图像、PDF等多模态数据，生成带引用的高质量结构化报告，显著提升专业分析速度与深度。
发起训练 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
添加自定义测试集的目的： 如果学生的期末考试是平时的练习题，那么学生可能通过记忆去解题，而不是通过学习的方法去做题，所以期末考试的试题应与平时作业不能一样，才能检验学生的学习成果。那么同理，AI模型的效果测试不能使用训练数据进行测试，应使用训练数据集外的数据测试，这样才能真实的反映模型效果 期末考试的内容属于学期的内容，但不一定需要完全包括所学内容。
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