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飞桨框架:国内首个开源开放、开发者规模最大、功能完备的产业级深度学习平台,提供多端多平台的高性能推理引擎框架。超过360万开发者、服务9万余企业,生产超过31万模型。 百度工业视觉智能平台:首款端云一体工业视觉智能平台,超过10+工业定制基础模型,20+工业预置场景模型,平台使用合作伙伴超过400+。
在EasyDL平台背后主要使用了深度学习的技术,深度学习是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向。通过学习样本数据的内在规律和表示层次,最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 AI模型训练的基本流程介绍 分析业务需求 在正式启动训练模型之前,需要有效分析和拆解业务需求,明确模型类型如何选择。
在EasyDL平台背后主要使用了深度学习的技术,深度学习是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向。通过学习样本数据的内在规律和表示层次,最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 AI模型开发的基本流程介绍 step1:分析业务需求 在正式启动训练模型之前,需要有效分析和拆解业务需求,明确模型类型如何选择。
产品优势 高质量 通过AI模型深度学习,根据视频复杂度动态分配最优编码参数,基于人眼主观的画面增强,支持画质修复、超分辨率,并结合codec本身的深度调优,大幅提升画面质量。 高效率 根据用户级别、队列级别、视频时长和复杂度等综合因素智能调度,确保高优任务优先处理。长文件分片并行处理大幅提升转码速度。
SFT之所以能提升性能我觉得可以从迁移学习、数据分布、模型参数以及对齐的角度去分析。 任务特定的学习(迁移学习) : 通过SFT,模型从 通用模型 转为了 特定任务相关的模式和规则 。 实际上10B模型可以看作Pretrain模型(通用任务模型),而我们需要做扩写、续写和润色模型(专用任务模型)。 通过对这些特定任务的训练,模型可以更好地理解如何进行这些任务,从而提高其性能。
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