详细了解六种微调方法（上） 千帆社区
1.3 意义与遗留问题 首次提出针对 BERT 的 PEFT微调方式，拉开了 PEFT 研究的序幕。 遗留问题：增加了模型层数，引入了额外的推理延迟。 二、 LORA 2.1 原理 LoRA 允许我们通过优化适应过程中密集层变化的秩分解矩阵，来间接训练神经网络中的一些密集层，同时保持预先训练的权重不变。
对话模式 - ModelBuilder
同步模式下，响应参数为以上字段的完整json包。 流式模式下，各字段的响应参数为 data: {响应参数}。 请求示例（单轮） 以访问凭证access_token鉴权方式为例，说明如何调用API，示例如下。
2022 智能经济高峰论坛
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[AI行业案例]-语音识别助力垃圾分类 打造“蔚蓝地图”
2， 点击语音图标进行语音输入，百度语音识别能力将进行语音转文字处理，在搜索框中做文字展示。
搭建PaddlePaddle环境完成文本情感分类 - GPU云服务器 | 百度智能云文档
搭建PaddlePaddle环境完成文本情感分类 背景 飞桨（PaddlePaddle）以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体。本章将以bcc.vgn3（Ubuntu18.04 LTS）为例，介绍如何快速搭建飞桨的GPU环境并使用预训练的模型完成文本情感分类预测。
2022云智峰会·夏季峰会 | 百度智能云
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SFT调优之旅（一） 千帆社区
期间会伴有模型泛化能力的提高，可以更好的处理之前没有见过的数据。 当然这些都是建立在微调时给定的数据集是准确，充足的情况，因此当你发现微调过后，模型似乎变蠢了，可能就有微调数据集的一些原因。
如何快速落地LLM应用？通过Langchain接入千帆SDK 千帆社区
插件应用（Plugin）：为了填补大模型对于获取实时信息，多模态，垂直领域知识问答等场景的能力空白，百度智能云千帆大模型平台推出了常用的几种插件应用，包括百度搜索，知识库，天气查询，智慧图问等几个插件应用。我们可以通过大模型的决策能力进行问答文本到插件应用调用的转化，也可以直接调用插件应用以获取相应的数据。
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使用规则 对象存储（BOS）
使用规则 概述 图像处理 V1.0 为 BOS 旧版图像处理协议，当前 BOS 新增的功能如自适应格式，图像高级压缩等仅支持通过 V2.0 协议使用。 规则和限制 支持的原图格式：jpg、png、bmp、webp、gif、tiff。 支持的目标图格式：jpg、png、bmp、webp。 支持图片大小为100MB，且图片长和宽不大于4096 px。
