介绍手写识别问题以及Softmax回归模型、多层感知器模型与卷积神经网络模型
简述情感分析,并重点介绍基于循环神经网络面向文本处理的情感分类方法
介绍推荐系统以及文本卷积神经网络,并用公开数据集完成电影推荐任务
介绍词向量概念、用途以及训练原理,并从实战角度用PaddlePaddle训练词向量
总结自然语言处理任务的特点
代码示例: 在注册千帆大模型后,我体验了一下此平台,以下是一个简单的代码示例,展示了如何使用文心千帆平台进行基于深度学习的图像分类任务。
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Linux或Mac使用SSH密钥登录Linux实例 找到您所下载的.txt密钥对文件在本地机上存储路径,例如: /root/vm_key-k-bpuiGkwG.txt (vm_key-k-bpuiGkwG.txt为您创建密钥对时生成的txt文件。)
电动车入梯算子 识别电动车入梯算子 在电梯角度摄像头的图片中,识别电动车(二轮车和三轮车)的类别和位置; 请求Url POST /v1/electric/elevator/detect HTTP/1.1 Request参数 参数 可选 类型 说明 image_base64 必选 String 图片base64编码,image_base64和image_url二选一即可,优先使用image_base64
SFT针对以上问题具有以下功能: 任务特定性能提升 :预训练语言模型通过大规模的无监督训练学习了语言的统计模式和语义表示。然而,它在特定任务上的性能可能不如在大规模无监督数据上表现出的性能。通过在任务特定的有标签数据上进行SFT,模型可以进一步学习任务相关的特征和模式,从而提高性能。 提高领域适应性 :预训练语言模型可能在不同领域的数据上表现不一致。