由于传统场景比较垂直,因此一直没有一个大的向量数据库,更多的是耦合在业务系统中。而在大模型时代,万物皆可向量化。而且当前大模型主要问题有知识更新不及时、精确性问题、数据权限管理等问题,都需要向量数据库来补充。向量数据库也因此成为大模型的标配,也在大模型时代二次翻红。
我接收的任务 在数据标注-多人标注-我接收的任务页面中,团队成员可以查看自己的标注/审核任务的进度和状态等。 标注任务 在任务操作列点击“启动标注”即可开始标注任务 标注成员可以选择输入或自动生成回答内容,成功标注后点击右上角的“保存标注” 完成标注任务后点击右上方蓝色的“提交任务”,任务提交后 不可再进行标注 。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 2 发布自己的 vscode 大模型问答插件,vue+nodejs 接入文心一言API 大模型开发 / 技术交流 LLM 文心大模型 API 2023.12.06 17087 看过 我们就以开发一个简易的大模型对话插件,来探究一下vscode插件开发到发布的流程,研究一下文心一言大模型API的接入 随着大模型能力越来越卷,在垂直领域的落地也在加快,对于大模型代码生成能力而言
训练性能监控 百舸平台提供了训练过程中的吞吐、训练分阶段耗时以及训练Loss指标,帮助客户实时掌控训练的性能状态,快速发现性能异常,为性能异常排查场景提效 训练性能监控说明 目前针对于性能可观测提供了以下指标: 训练吞吐 训练过程中单位时间内模型能够处理的数据量,它是衡量训练性能的关键指标之一。
配置告警推荐程度:★ 有数据写入拒绝代表写入压力大 1分钟最大值>0% 1分钟最大值>10% 集群查询拒绝率 BES集群群在统计周期内(60秒),被拒绝的查询请求数/总查询请求数。具体计算规则:根据 GET /_bpack/metrics/nodes 接口,统计总查询请求数和被拒绝的查询请求数。总查询请求数是es的action层接收到的总体查询请求数,返回状态码为429的作为拒绝数。
该JSON文件包含了如下格式的数据列表: Instruction : 模型接收的指令,明确了要执行的任务。 Input : 模型接收的输入数据。 Output : 模型应生成的输出数据。 History : 累积的对话历史,用于上下文管理。
14:40 - 15:00 百度智能云千帆大模型平台2.0产品技术解析 忻舟 百度智能云AI与大数据平台总经理 15:00 - 15:20 昆仑芯端到端大模型算力解决方案 漆维 昆仑芯科技芯片研发总监 15:20 - 15:40 百信银行大模型探索之路 周北春 百信银行科技管理部总经理兼金融科技部总经理 15:40 - 16:00 AI大模型在智慧交通领域的应用实践与探索 吴柯维 卓视智通创始人&
负载均衡 一种解决大量并发访问问题的机制,将访问请求或数据流量均匀地分担到多台节点设备上,并分别进行处理,使接收到请求的服务器独立地回应用户的请求。 负载均衡实例 由百度负载均衡集群提供的虚拟服务。可以提供基于多种监听器(TCP、UDP、HTTP、HTTPS)的负载均衡服务。
奖励模型接收一系列文本并返回标量的奖励值,数值和人类的偏好相对应。您可以采用端对端的方式用大语言模型建模,或者用模块化的系统建模(如对输出进行排名,再将排名转换为奖励)。奖励数值将用于接入强化模型训练中。 关于千帆的更多操作步骤详细可见 奖励模型训练 。
数据标注格式基本都是问答对, 细节可能会变动, 但问答结构不变. { 问, 答 } 总的来说: SFT属于全参数调优,需要的精标语料数据量较大, 至少在5000条以上,微调后的模型需要独立部署(必须托管)。Prompt tuning、LoRA适合调整部分模型参数,需要的精标语料数据量不大,通常几百条即可见效。 Q: 使用文心千帆进行微调重训,具体使用流程是什么?