批量预测(用户资源池)API - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
输出文件路径 + output_file_source 否 string 1：BOS路径；2：PFS路径 输出文件路径类型 resource_config 是 map 资源池配置项 + node_count 是 int - 节点数 + resource_name 是 string 租户资源池请填写在BML平台注册的资源池名称 资源池名称 + gpu_type 否 string NVIDIA_深度学习开发卡
Post-pretrain最佳实践 - ModelBuilder
希望能在大模型中注入领域知识，增强模型 领域专业性 ，可推荐使用Post-pretrain。 若仅有 少量高质量 语料或 费用敏感 用户，建议考虑 知识库管理方法 ，学习领域知识。 垂类场景（部分场景、仅供参考） 在以上的垂类场景中，Post-pretrain能做到 ： 1. 提升领域专业性 ：垂类领域有其独特的专业术语、上下文和特定问题。
BES RAG 最佳实践：基于LangChain+BES的私域知识的QA问答系统 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
通过利用机器学习、深度学习等技术，实现对数据的自动化分类、标注、检索等功能，提高数据管理的效率和精度。 云原生：随着云计算技术的不断发展，云原生数据管理技术也将会成为未来的重要趋势。通过利用云平台提供的资源和管理能力，实现对数据的分布式存储、处理、分析等功能，提高数据管理的可扩展性和灵活性。 隐私保护：随着人们对隐私保护的关注度不断提高，面向AI的数据管理技术也将会更加注重隐私保护。
区域 - 相关参考Reference | 百度智能云文档
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全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理（三） 千帆社区
所以，自注意力机制采用紧接着我们将要预测的词的前一个词，即句子中当前可用的最后一个词（我不确定为什么是这样而不是其他词，不过深度学习中的许多事情都是通过反复试验得出的，我猜这是个有效的选择）。 好了，我们想要这些向量的权重，并且希望每个权重依赖于当前聚合的词和即将预测词的前一个词。
自动搜索作业代码编写规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
进化算法PBT：该搜索算法专门用于深度学习，详情见搜索算法简介，当采用该算法时，需要在代码中提供接受之前试验权重的接口，代码示例中的pytorch框架就是采用了进化算法PBT的搜索算法，点击这里查看，如下是PBT算法的关键步骤： 首先在argparse模块中需要新增resume_checkpoint_path参数，在训练时，系统会传入之前试验的模型文件路径，如果该试验属于随机初始化的第一个批次，则会传入空字符
【测评体验】萌新小白体验千帆大模型平台 千帆社区
千帆大模型平台概述 根据百度智能云官方的介绍，千帆大模型平台是一个基于云计算和人工智能技术的平台，旨在为开发者和研究者提供高质量的预训练模型和强大的计算资源，该平台集成了各种常见的深度学习模型，如图像分类、目标检测、自然语言处理等，并提供了友好的界面和灵活的API，使用户可以轻松进行模型训练、调试和应用部署。
【测评体验】萌新小白体验千帆大模型平台 千帆社区
千帆大模型平台概述 根据百度智能云官方的介绍，千帆大模型平台是一个基于云计算和人工智能技术的平台，旨在为开发者和研究者提供高质量的预训练模型和强大的计算资源，该平台集成了各种常见的深度学习模型，如图像分类、目标检测、自然语言处理等，并提供了友好的界面和灵活的API，使用户可以轻松进行模型训练、调试和应用部署。
[AI行业案例]-NLP推动内容、知识应用场景智能化
百度的文章标签接口对文章的标题和内容进行深度分析，输出能够反映文章关键信息的主题、话题、实体等多维度标签以及对应的置信度。接入文章标签接口后，一方面能得到用户更细致的喜好方向，提高个性化推荐效果；另一方面能构建文章和文章之间的相似关系，在用户个性化推荐及文章的相关推荐中起到很大的作用。这样同时也可以有效避免越推荐越窄的现象，远离用户阅读的“回声室效应”，打造不一样的个性化推荐。
基于LangChain和百度 ElasticSearch的QA问答使用 千帆社区
通过利用机器学习、深度学习等技术，实现对数据的自动化分类、标注、检索等功能，提高数据管理的效率和精度。 云原生：随着云计算技术的不断发展，云原生数据管理技术也将会成为未来的重要趋势。通过利用云平台提供的资源和管理能力，实现对数据的分布式存储、处理、分析等功能，提高数据管理的可扩展性和灵活性。 隐私保护：随着人们对隐私保护的关注度不断提高，面向AI的数据管理技术也将会更加注重隐私保护。
