在对标记的数据集上可以获得更好的性能。 场景: 文本摘要的任务场景涉及从给定的原始文本中生成一个简洁但信息完整的摘要,以传达文本的核心内容。这在各种应用中都有实际用途,包括新闻摘要、自动化报告生成、搜索引擎结果展示等。
每天凭证扫描件上千张,随着销量上涨,数量也会增加,如果通过人工进行登记识别,非常耗时耗力,因此有必要通过信息化手段减轻业务量,提高工作效率,提高识别的准确性。 解决方案 使用百度OCR技术,可以实现批量准确识别发票及行驶证上所需内容,提升新能源汽车国补申请效率。
今天我用ErnieBotChat中的文心大模型4.0(Ernie-Bot-4,或者称为competions_pro),结合langchain的LLMChain和ConversationBufferMemory来构建多轮对话(必须是有记忆的)。 由于这是开放者社区,看文章的估计都有比较好的基础了,我就直接上代码了。
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通过这个简单的代码示例,我们可以了解到如何在文心千帆平台上进行基于深度学习的图像分类任务的训练和推理。同时,我们也可以根据自己的需求和数据集进行相应的修改和调整。 结语: 通过本文的阅读,我们对百度智能云的文心千帆大模型平台有更深入的了解。在企业级大模型应用开发领域,文心千帆提供了一整套的工具链和环境,帮助用户实现高性能和高扩展性的大模型训练和推理。
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获取接口访问凭证 access_token 代码里有写,可以直接参考 根据第1步获取的 API Key 和 Secret Key , 获取 access_token ,通过 access_token 鉴权调用者身份。 调用API接口。调用创建chat接口,详见本文说明。
高考作文小助手 今天在直播中看到老师演示的 Agent Builder 的强大的 代码解释器 功能,我也想立马体验一下,联想到明年就要考大学的表弟语文作文成绩不是很好,于是就有了做个高考作文小助手的打算。
但其实,我们可以将其视为一个黑盒,主要关注其输入和输出。本文将通过OpenAI的API为例,带你了解大模型的工作原理,并通过一些有趣的例子和图表,帮助你更好地理解这一过程。 先来看看模型的输入 以 openAI 的API 为例,接口名 chat/completions 这里的 chat 代表聊天,是一个有上下文和历史记录的会话。