模型蒸馏训练方法（情感分析任务） - ModelBuilder
在深度学习中，多个迭代轮次可以帮助模型更好地拟合数据。 配置逻辑 ：我们在实验中选择了不同的迭代轮次。较大的迭代轮次可以使模型更充分地学习数据特征，但可能导致过拟合。因此，我们通过实验来确定最佳的迭代轮次数。 (2)学习率 含义 ：学习率是模型在每次更新时学习的步长。较高的学习率可以加速训练，但可能导致模型不稳定；较低的学习率则可能训练时间过长。
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Post-pretrain最佳实践 - ModelBuilder
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。利用这些领域语料进行 post-pretrain，可以使模型更好地理解和生成与该领域相关的内容； 2.
如何准备用于微调的数据集？ 千帆社区
附录：微调工具推荐 OpenPrompt ： 大模型提示学习利器 。提供 统一接口的提示学习模板语言（ 定义清晰的数据加载和处理，模板，映射器，PromptModel等模块 ） ， 它的组合性和模块化可以让你轻松部署提示学习方法以驱动大模型。
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物体检测EdgeBoard(VMX)专用SDK集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
VMX加速卡适用于深度学习加速，能够解决复杂的人工智能软硬件设计挑战，它可以集成基于视觉的加速器和推理引擎来实现深度边缘学习的解决方案。（3D/2D人脸识别、人头检测、人脸属性分析（性别、年龄）、人脸特征比对、手势及姿态识别、物体检测及分类、算法移植等功能。） 硬件配置与说明 核心板模块: Intel® Movidus™ MyriadX，内置内存LP-DDR4 4GBit。
构建大模型应用的技术栈浅析 千帆社区
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 构建大模型应用的技术栈浅析 大模型开发 / 技术交流 LLM 6天前 633 看过 RAG相关的技术学习暂时告一段落了，接下来尝试探索新的学习方向。这就引入一个问题：接下来该做什么？为了能进一步推进，我需要有一个整体的视角，从更上层来看整个技术栈，从而确定接下来感兴趣的方向。本文主要探索从更上层的视角来看构建大模型的技术栈，从而进一步确定研究学习方向。
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使用产品 EasyDL零门槛AI开发平台 “AI出海”智能识别船舶运输状态 物流货运 芜湖市彦思科技有限公司深耕水运物流行业20余年，基于对水运物流行业的深刻理解和资源积累，历时2年，耗资千万，对行业痛点进行了深度剖析，自主研发设计了“船舶管理智能终端”+“易航oTMS水运物流SaaS管理平台”的水运物流行业物联网管理解决方案。
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接入百度的AI技术后，布本智能MAX 从“已知”和“未知”出发，两个引擎共同运作，为用户进行内容深度和广度的共同推荐，更精准的为用户推荐内容，大大的提高了用户的页面访问量和产品转化率，将AI 技术、内容和商业深度结合，创造更大的价值。
