第二期“贺岁灵感模型”比赛冠军选手解题思路分享 千帆社区
2.3 模型训练 选择SFT微调方法训练模型，按照赛题要求，基座模型选择的是ERNIE-Speed，采用LoRA方法进行微调，详细的训练参数配置如下： 迭代轮次 10 学习率 0.0003 保存日志间隔 1 日志保存间隔步数 LoRA所有线性层 True LoRA 策略中的秩 8 序列长度 4096 预热比例 0.1 正则化系数 0.01 注：实际调参过程中，对 迭代轮次 进行了多次尝试，其它参数均选择系统默认值
【千帆SDK】利用千帆大模型平台实现文生图 千帆社区
模型精调】 大模型之高质量训练数据筹备全攻略 百度智能云千帆社区 66 看过
数据去重策略 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
education/science 未来的学和教正在改变，学生将会在家里学习，机器人将走上讲台。 AI/robot 上述两个表中，都代表三个样本均为重复样本，后两个样本虽然标签不一，但文本内容一致，也为重复样本。 Tips： “如何利用好重复样本”，如果您在模型训练过程中，需要通过增加某个类别标签的预测权重，可以通过增加此标签的重复样本来达到此目标。
“千帆大模型平台”最新升级：接入Llama 2等33个模型！ | 百度智能云
为方便开发者和企业做模型调优，千帆大模型平台还提供多种低门槛调优工具，包括SFT（全量参数微调、Prompt Tuning、LoRA）及强化学习（奖励模型学习、强化学习训练）等，同一模型可通过多种方式持续调优。此外，千帆大模型平台还支持数据回流功能，可在实际生产过程中持续微调，提升模型效果。
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