数据集准备 因为这是一个纯agent开发的过程,我不需要进行任何的训练,所以只需写测试集就好。 我一共是准备了22个测试数据集,涵盖了香港迪士尼乐园从30分钟一个项目都没有办法玩,到600分钟能完成所有的项目。然后我最终的目标,就是让我创建的agent,通过所有的测试数据集,就算完成了本次的开发。
需具有以下任一权限: 完全控制千帆大模型平台的权限:QianfanFullControlAccessPolicy 运维操作千帆大模型平台预测服务的权限:QianfanServiceOperateAccessPolicy 鉴权说明 调用本文API,使用“基于安全认证AK/SK”进行签名计算鉴权,即使用安全认证中的Access Key ID 和 Secret Access Key进行鉴权,具体鉴权认证机制参见
实际场景如为聚合端口配置基本一样。
Fine-tuning的概念 即模型微调, 在预训练模型的基础上, 通过少量数据, 让模型学习新的技能 在大语言模型的领域, 指令学习基本等同于fine-tuning. 什么是指令学习? 大语言模型领域内的指令学习是指使用自然语言指令来引导或指导模型完成特定任务或执行特定操作的学习过程。 指令学习可以减少对大量标注数据的依赖,因为指令通常包含比单独标记的示例更抽象和更全面的目标任务知识。
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这种“机器思维”与人类自然语言的错位,让“智能”大打折扣。百度智能云千帆AppBuilder技术负责人李宁指出,真正的难点在于,后台系统需要在海量的家电品类、型号和数据源中进行精准的知识定位,为用户的每一个模糊问题找到答案,“这无异于在一个庞大的知识库中大海捞针。
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高 高 中、高 与图结构索引不同的是,倒排类索引在构建索引之前,往往需要在采样数据集的基础上执行一个基于K-Means聚类的训练过程训练出码本,PUCK也不例外。训练过程比较消耗资源,因此训练时间可能较长,故此类索引不建议频繁重建,更适用于向量规模较大(比如单个数据集达到上亿级别),且对召回率没有过于严格要求的场景。基于大语言模型的应用场景不建议使用该索引。 PUCK索引仅支持L2距离函数。