P-tuning只有少量参数参与训练,训练计算复杂度相对较小,适合少数据量场景。它的原理是将人工提示词模板转换成可学习的连续向量,通过下游任务的学习来优化连续向量,从而自动学出好的自动提示模板。 Post-training 是一种迁移学习技术,它在预训练语言模型的基础上,通过下游任务的数据集和监督信号,更新与任务相关的层,帮助模型迁移到下游任务。
思路拓展:以下场景适合使用Workflow自定义编排组件 1.希望接入外部API能力,满足特定需求,比如和外部系统打通,获取外部系统数据等; 2. 希望处理较为固定的自动化流程,比如特定业务流程,数据处理流程等; 3. 希望实现具有优先级的多知识库问答效果; 例如社交媒体集成、电商与购物、天气信息、数据分析、教育与学习、客户支持与服务...
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Gemini:也是比较出名的,主要特点是有多模态的能力,具备处理文本数据的能力,还能够处理多模态输入,包括图像、视频、音频等 国内的大模型: 文心一言:百度推出的大模型,基于飞桨深度学习平台的生成式模型,专注于中文自然语言处理、知识图谱等应用场景。 通义千问:阿里巴巴研发的大模型。具有高效的中文理解和生成能力,同时支持多语言和多模态任务。
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而百度智能云在合作过程中,则为其提供了最权威的AI与生态能力,双方在硬件、内容、算法、评价体系四大领域深度融合,共同探索出一套AI教育的新模式。
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