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什么是Post-pretrain 目录 定义 优势 应用场景 定义 Post-pretrain是一种预训练的模型训练方法。在本平台中，我们需要先对泛文本无标注数据进行预训练，得到一个强大的通用语言模型。然后，在此预训练模型的基础上进行SFT，调整部分参数后，得到一个更强大的模型。 关于如何创建一个Post-pretrain任务可查看 指导说明 。

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数据集内有约多条重复4-5次重复提问的数据，有约50组完全重复的数据，有进行过去重，去重后约270组数据训练，数据集评分降到7.8左右。说明数据量很重要，重新补充一些新的未重复的promopt对话到334条，评分提升到8，但是无法达到8.36这么高。

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实例分割是主流的计算机视觉任务，对比物体检测，支持用多边形标注训练数据，模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。其主要应用场景有： 专业检测：应用于专业场景的图像分析，比如在卫星图像中识别建筑、道路、森林，或在医学图像中定位病灶、测量面积等。 智能交通：识别道路信息，包括车道标记、交通标志等。

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如果我们只是提供问题和答案对，比如问题是“小明有10个苹果，他给了小红3个苹果。问小明还剩多少个苹果？”，答案是“7个苹果”，那么模型 可能只会记住这个特定问题的答案，而不是学会解决类似问题的方法。 为了让模型学会中间的推理步骤，我们可以通过逐步分解问题来训练模型： 理解问题：识别关键信息，小明最初有10个苹果，他给了3个苹果。 设定方程：可以用减法来表示这个场景：10 - 3。

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什么是BML BML 全功能 AI 开发平台是一个面向企业和个人开发者的机器学习集成开发环境，为经典机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、模型管理到模型推理的全生命周期管理服务，帮助用户更快的构建、训练和部署模型。 智能的数据管理方式 将智能引入数据管理，自动化的完成数据清洗、数据标注等工作，为模型训练提供高质量数据。

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用BML实现物体检测 目录 1. 物体检测简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 道路交通电子眼检测数据介绍 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 模型分析和调优 6. 部署模型 7. 公有云调用 7.1 使用流程 用BML实现物体检测：以道路交通电子眼检测为例 物体检测简介 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！

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7.包容网关 流程引擎7_包容网关功能介绍 本视频主要介绍包容网关功能介绍相关功能内容；

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