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登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 4 2 ERNIE-Bot-4模型function call实践 大模型开发 / 技术交流 文心大模型 2023.11.09 3076 看过 我们采用一种高效而灵活的方法，即结合FAQ和函数调用的方式。这种方法可以显著提高精确度，同时还有着极大的功能扩展潜力。 FAQ（常见问题解答） 部分是一个包含了 已知问题 和 对应答案 的库或 向量索引数据库 。

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登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 4 2 ERNIE-Bot-4模型function call实践 大模型开发 / 技术交流 文心大模型 2023.11.09 3077 看过 我们采用一种高效而灵活的方法，即结合FAQ和函数调用的方式。这种方法可以显著提高精确度，同时还有着极大的功能扩展潜力。 FAQ（常见问题解答） 部分是一个包含了 已知问题 和 对应答案 的库或 向量索引数据库 。

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LoRA ：是指在固定预训练大模型本身的参数的基础上，在保留自注意力模块中原始权重矩阵的基础上，对权重矩阵进行低秩分解，训练过程中只更新低秩部分的参数的训练方法。LoRA方法在训练时间和内存消耗上比全量更新方法大幅减少，因此它训练成本低，训练时间快，可以低价高效地完成训练。如果您想要快速训练看到实验效果，可以优先尝试使用LoRA的训练方法。

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标准化接口 组件类通过 同步调用 （call）、异步调用（acall）和初始化的标准化方法，确保所有组件的一致性。 统一的可视化 通过 repr 方法简化了管道结构可视化，并可通过 extra_repr 进行扩展，以获得更多特定组件的细节。 自动跟踪 系统会递归监控并整合所有子组件和参数，从而创建一个用于构建和优化任务管道的综合框架。

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10 字段参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 源顶点列 是 选择源顶点列，数值或字符串类型。 无 目标顶点列 是 选择目标顶点列，数值或字符串类型。 无 边权值列 否 数值类型，要求非负。 无 使用示例 构建算子结构，配置参数，完成训练。 查看输出结果。 LPA LPA算法是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。

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LoRA ：是指在固定预训练大模型本身的参数的基础上，在保留自注意力模块中原始权重矩阵的基础上，对权重矩阵进行低秩分解，训练过程中只更新低秩部分的参数的训练方法。LoRA方法在训练时间和内存消耗上比全量更新方法大幅减少，因此它训练成本低，训练时间快，可以低价高效地完成训练。如果您想要快速训练看到实验效果，可以优先尝试使用LoRA的训练方法。

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请求示例 HTTP 方法： POST 请求URL： https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/image-understanding/request URL参数： 参数 值 access_token 通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考“ Access Token获取 ” Header如下： 参数

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请求参数 参数名 参数类型 是否可选 参数说明 asset_id int64 必选 资产ID，由固定算法生成，统一调用SDK的GenAssetId方法生成 amount int 必选 资产碎片数量，小于1和大于200000代表不做库存限制 price int64 必选 藏品显示售卖价格，单位为分 asset_info String 必选 资产信息 + asset_cate int 必选 资产分类。

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