用BML实现文本分类 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
用BML实现文本分类 目录 1. 文本分类简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 数据规范 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 校验模型 6. 部署模型 用BML实现文本分类：以中文新闻文本标题分类为例 文本分类简介 亲爱的开发者您好，欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅！
什么是Fine-tuning? 千帆社区
指令学习可以提高模型的用户友好性，因为用户可以用自然语言来描述他们想要完成的任务，而不需要了解模型的内部结构或参数。 2.
用BML实现序列标注 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
用BML实现序列标注 目录 1. 序列标注简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 数据规范 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 校验模型 6. 部署模型 用BML实现序列标注：以快递单信息处理为例 序列标注简介 亲爱的开发者您好，欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅！
什么是组织 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
什么是组织 组织一般是指中小型企业，事业单位，学校院系或大型公司的部门。Sugar BI将会按照组织进行费用的收取(一个组织就是您购买的一份Sugar BI实例，组织和组织之间完全隔离，互不相关)，一个用户可以属于多个组织，一个组织下有多个用户，每个用户都必须挂载在组织下才能使用Sugar BI。需要额外说明的是，对于私有部署的Sugar BI，系统将只有一个组织，所有的用户都属于这个组织。
什么是多因素认证 - 身份管理服务IDaaS | 百度智能云文档
什么是多因素认证 多因素认证 多因素认证(Multifactor Authentication，简称MFA)是在用户名/密码(或是使用其他认证源)之外，额外增加的一层安全认证，用于确保登录IDaaS用户身份的安全性，业界也通常称为两步验证(2-Step Authentication)，或双因素验证(Two Factor Authentication)。
什么是SimPO训练 - ModelBuilder
什么是SimPO训练 SimPO(Simple Preference Optimization) ： SimPO是一种用于优化和提升预训练大模型性能的技术。它旨在通过简单而高效的方式，调整模型参数，从而在保持模型性能的同时，减少计算资源和内存的消耗。SimPO 主要关注参数效率，这意味着它能够在不大幅增加模型参数的情况下，显著提升模型的性能。
什么是DPO训练 - ModelBuilder
什么是DPO训练 DPO(Direct Preference Optimization) ： 直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，且效果更加突出。 本平台已预置DPO模型训练方式，快 开启 您的模型训练之旅吧～ 优势 操作更便捷 ：更容易实施和训练，只需匹配专有数据集和训练模型，即可发布服务。
从零开始用Python调用API接口 - API入门指南 | 百度智能云文档
从零开始用Python调用API接口 本视频将为您详细介绍列百度智能云鉴权认证机制，并从第一行代码开始，为您展示利用Python调用API修改云服务器BCC实例名称的全过程。 需要说明的是，本视频仅完成了调用API所需要的必要工作，如果您对鉴权认证有更多的要求，请参阅 鉴权认证机制 。 本视频的示例代码供您参考。
什么情况下适合精调 - ModelBuilder
什么情况下适合精调 大模型具备出色的数据处理、文本理解与生成能力，能够轻松应对各种复杂的语言任务，如智能问答、文本摘要、多语种翻译等，为用户提供流畅、自然的交互体验。然而，在实际运用当中，我们可能会遇到大模型生成效果不尽如人意的情况。别担心，接下来我们将介绍几种有效的优化方法，帮助您提升大模型的生成效果。 调整Prompt优化输出。
用BML实现文本实体抽取 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
用BML实现文本实体抽取 目录 1. 文本实体抽取简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 数据规范 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 校验模型 6. 部署模型 用BML实现文本实体抽取：以简历信息抽取为例 文本实体抽取简介 亲爱的开发者您好，欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅！
