通过数据的不断收集、标注、反馈与优化,大模型得以在循环往复的过程中实现自我增强,逐步提升其智能水平与应用效果。我们将详细探讨数据飞轮的运作机制,以及如何构建与管理高效的数据循环体系,助力大模型在海量数据的滋养下实现飞跃式发展。 无论你是从事人工智能研究的专业人士,还是对大模型技术充满好奇的开发者,本次课程都将为你提供系统全面的知识讲解与实践指导。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 本次直播已结束,点击观看回放 大模型之高质量训练数据筹备全攻略 千帆大模型训练营 讨论区 暂无数据 直播详情 课程主题:大模型之高质量训练数据筹备全攻略 课程目录 大模型时代数据工程 高质量训练数据筹备 案例实操 相关话题内容 千帆ModelBuilder控制台
子设备数据云边交互方式-v2 子设备数据云边交互方式 本节对子设备数据云边交互协议做一些补充。 驱动接收真实设备的数据,并将数据同步至broker。通过订阅broker的topic,可以看到子设备数据的云边交互格式。
避免大 Key 热 Key 实践指南 该如何设计数据结构以避开大Key和热Key? 老生常谈的大Key和热Key,需要拆、需要打散,如上,我们也给出各种类型Value建议大小, 怎么拆呢?又如何打散呢? 除了拆和打散,还有没有别的办法呢?下面举一些常见的场景案例。 业务使用场景 举例 消息 队列 任务记录 用户任务记录(读文章,签到,看视频...)
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未来,百度智能云也将持续通过大模型技术升级数字人,为企业降低使用新技术的门槛。 在电商领域 ,百度智能云 曦灵 2D数字人 直播平台 已经基于文心大模型升级,数字主播可通过大模型快速生成营销话术,一键直播带货,实现一个月带货50万。 在金融、政务领域 ,数字顾问可以基于大模型在对话问答、文档问答、行业资讯等方面为用户提供定制化服务。
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早期方案一般基于数据库中间件存储元数据,这类方案存在两个比较大的问题:1)扩展性存在瓶颈——扩容只能倍扩,对成本造成很大压力;2)对跨库的分布式事务支持不好。而目前的主流方案一般基于分布式事务数据库,这从根本上解决了数据库中间件的扩展性问题,代表产品为 AWS、Google 的对象存储,元数据分别存放在 Dynamodb 和 Spanner。
大Key分析 DBSC 的大key分析功能支持分析 Redis 的备份文件,可以快速发现实例中的大 Key,帮助用户了解 Key 在内存中的占用、分布情况,并支持查看 Key 过期时间等信息,为实例优化操作提供数据支持,帮助用户避免因 Key 倾斜引发的内存不足、性能下降等问题。本文为您介绍如何使用 DBSC 的大 Key 分析。 前提条件 实例已接入 DBSC,且接入状态为接入成功。
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