AI原生应用开发 / 互助问答 有奖问答 2024.03.26 1530 看过 怎么才能产生收益?
AI原生应用开发 / 互助问答 有奖问答 2024.03.26 1531 看过 怎么才能产生收益?
附上完整项目源码) 大模型开发 / 技术交流 LLM API 文心大模型 2 3 赞过 评论 9526 看过 徐徐大树 基于langchain+千帆sdk的一个基于文档的QA问答Demo 本文介绍了如何使用 Langchian + 千帆 SDK 完成对特定文档完成获取、切分、转为向量并存储,而后根据你的提问来从文中获取答案。
为什么只读实例数据有延迟? 云数据库 RDS 默认隔离级别如何修改? 使用云数据库 RDS 执行数据迁移,为什么迁移后的数据都是乱码? MySQL 数据库表名都是大写但是导入云数据库 RDS 后表名都是小写,怎么处理? MySQL 通过 delete 方法删除数据后空间无法释放,怎么处理? 怎么确保 MySQL 字符集无乱码?
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。
业务侧先计算strlen。按照strlen/1.6>2048,判断是否可以请求接口。
在“人工标注数据+强化学习”框架下,训练 ChatGPT 主要分为三个阶段。 第一阶段使用标准数据(prompt 和对应的回答)进行微调,也就是有监督微调 SFT(Supervised fine-tuning) 第二个阶段,训练回报模型(Reward Model, RM)。
在“人工标注数据+强化学习”框架下,训练 ChatGPT 主要分为三个阶段。 第一阶段使用标准数据(prompt 和对应的回答)进行微调,也就是有监督微调 SFT(Supervised fine-tuning) 第二个阶段,训练回报模型(Reward Model, RM)。
在开发过程中,保持与API提供者的沟通,及时获取最新的API文档和更新信息,也是避免和解决错误的关键。
数据干预支持通过回流用户反馈、抽取历史对话和挖掘知识库信息自动获取用于干预的数据,同时帮助开发者了解应用对话和用户反馈的情况,提供进行干预的参考。 问答对自动获取支持三种来源的配置:用户反馈、在线抽取、离线挖掘(待上线),自动获取到的问答对数据统一为 待处理 状态,你可以通过采纳问答对使这些数据生效。 标答怎么上传?有什么要求限制吗?