具体流程如下: 从用户上传图片到最后的展示,这中间要经历诸多的环节:所有图片首先要经过百度大脑图像审核这一关,所有的涉黄、涉暴、以及违规图片大都倒在了这里,正常的图片会直接跳到展示的关口,违规图片会直接屏蔽。少数一些AI判断为待确认的图片则流入到人工审核的阶段,由人工判断后再做进一步的展示或屏蔽。
这对于以结构化格式存储关于对象的附加信息非常有用。
RWKV-4-pile-14B为在 Pile 数据集上训练的 L40-D5120 因果语言模型。 RWKV-Raven-14B 由香港大学物理系校友彭博研发并开源,结合了Transformer与RNN的优点,具备优秀的推理性能与效果。RWKV-Raven-14B为在Pile数据集上训练,并在Alpaca、CodeAlpaca等上进行微调的Chat版本。
自定义文本库 内容分析 MCA 支持创建自定义文本库,用户可使用自定义文本库提取或屏蔽指定文本标签。 文本白库 :当文本库以白库的形式关联到模板中时(如文字识别-提取关键词),若图片文字中出现文本库中的文本,该文本就会以标签的形式输出。 文本黑库 :当文本库以黑库的形式关联到模板中时(如文字识别-提取关键词),系统输出的文本关键词标签里,会屏蔽该关键词,该标签不会输出。
高级训练配置目前提供「输入图片分辨率」、「epoch」、两个配置项 输入图片分辨率:可以根据具体应用场景选择输入图片分辨率,如检测目标在图片中较小,就可适当增加输入图片分辨率,增强检测目标在数据层面的特性。推荐值为该类算法任务输入图片分辨率普遍最优值。 epoch:训练集完整参与训练的次数。
WPS AI 可协助从 PPT 大纲生成、PPT 制作、模板选择、内容修改的全过程,使 PPT 制作变得更加高效。WPS AI 能根据提供的主题和页数,自动生成 PPT 大纲,实现一键生成整份 PPT,无需费时费力。同时具备扩写和改写的能力,支持生成单页 PPT。此外,它提供可一键切换的精美模板,实现配色和字体的即时更换,显著提高排版效率。同时,可以自动生成演讲备注,提高演讲质量。
首先在大规模数据集上进行预训练,然后针对特定任务进行微调,以提高在该任务上的性能。 应用广泛: LLM被广泛应用于聊天机器人、虚拟助手、内容生成、教育、客服等领域。 伦理与安全: 由于LLM的强大能力,它们也引发了一些伦理和安全方面的讨论,例如生成虚假信息、偏见和隐私问题等。 请基于上述的文档,生成两个问题 当然可以!以下是两个问题: 1. 预训练和微调的过程对LLM的性能提升有多大影响?
type=flow,可填1GB、1TB、1PB,单位只能为GB或TB或PB。type=bandwidth,可填1Mbps、1Gbps、1Tbps,单位只能为Mbps或Gbps或Tbps。type=pv或qps,填数字即可,无需单位 statisticalCycle int 检测周期,单位s。取值300、3600、86400。当type=bandwidth或qps时,只能填300。
子设备绑定 简介 设备必须与指定节点进行绑定,通过引入驱动、配置驱动、绑定设备、配置设备等一系列步骤,才能在云端获取物理设备的数据或通过云端对物理设备进行反控。对于边缘节点来说,所有绑定在其下的设备,都是它的 子设备 。
电信网关的内部错误 建议用户更换终端重新尝试 电信 T:00242 终端原因:手机存储空间满 建议用户整理存储空间重试 电信 T:00243 携号转网失败 建议切换通道 电信 T:00244 屏蔽地区 建议联系平台核查原因 电信 T:00245 内容未报备 建议联系平台报备内容 电信 S:00001 0440通道短信无签名 建议短信内容加上签名 供应商 S:00002 10秒以内同内容同号码重复发送