百度智能云千帆AppBuilder多组件协同与AI搜索构建解决方案类应用 千帆社区
四、技术优势与场景适配 对比传统单一功能AI应用，该方案具备显著特性： 动态决策能力 ：模型根据query语义复杂度自动选择调用1-N个组件，避免资源浪费 多源校验机制 ：当不同组件返回冲突数据时（如景区官网与第三方平台信息不一致），系统会标注数据来源供用户自主判断 渐进式学习 ：持续记录用户对组合服务的反馈数据，优化组件调用策略 此类架构特别适用于以下场景： 旅游规划（天气+交通+攻略搜索） 应急响应
【AI辅助打标】使用千帆平台进行企业级打标模型训练 千帆社区
在训练类似ChatGPT这样的语言模型时，如果没有人工标注来筛选不恰当的内容，这些模型不仅会提供错误的信息，还可能对用户造成心理不适。因此，数据标注是构建AI模型数据准备和预处理工作中不可或缺的一部分。 此外，类似ChatGPT这样的预训练模型在训练过程中需要大量的数据样本，因此数据标注的需求也较高。
【AI辅助打标】使用千帆平台进行企业级打标模型训练 千帆社区
在训练类似ChatGPT这样的语言模型时，如果没有人工标注来筛选不恰当的内容，这些模型不仅会提供错误的信息，还可能对用户造成心理不适。因此，数据标注是构建AI模型数据准备和预处理工作中不可或缺的一部分。 此外，类似ChatGPT这样的预训练模型在训练过程中需要大量的数据样本，因此数据标注的需求也较高。
首发！百度百科全系能力上线千帆，权威知识增强Agent一键打造 千帆社区
依托平台完善的组件服务体系，用户可一站式调用百科权威数据与视频能力，在政务、教育、医疗等场景中快速构建可信、专业的知识中枢，加速推动智能应用落地。
大模型黑话指南（一） 千帆社区
监督微调（Supervised fine-tuning，简称SFT）：微调是一种有监督学习方法，通过在有标签数据上对预训练模型进行进一步训练，以适应特定的任务。这个过程使得模型能够利用预训练阶段学到的通用知识，结合新数据的标签信息，使模型在特定任务上表现更好。 自监督学习 大型语言模型本质上就是神经网络，也就是一种机器学习的方法。机器学习中的监督学习需要人类帮助标注数据。
[AI行业案例]-用户点评智能标签化，丰富旅游选购参考
2、驴妈妈旅游网接入评论观点抽取技术：从用户发布的所有点评内容中，抽取评论标签，并做标签观点极性标注（正向/负向）。让平台上每个被点评的产品，自动生成独有的正向或负向点评标签。 对选购者：可以从这些标签中了解到产品的不同口碑，辅助用户进行消费决策。 对新的评论用户：在填写评论时，可以把该产品已有的点评标签作为提示，从多维度更全面的对一个产品进行点评。
百度智能云千帆应用效果提升攻略 千帆社区
如何反馈当前最新的最全面的知识。比如对于 ChatGpt 而言，训练数据全部来自于 2021.09 之前。 未公开的、未联网的内容。 使用传统搜索技术构建基础知识库查询。
用零代码开发实现实例分割 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
用零代码开发实现实例分割 示例说明 对比物体检测，实例分割支持用多边形标注训练数据，且模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。本文以工件分割模型在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
用零代码开发实现图像分类 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
Step1：提前准备训练数据 图像分类需要提供包含不同类别的图片并标注，完成后即可训练对应图像分类模型，自动识别图中是否包含某类物体/状态/场景，下面我们来看看这次训练所需的昆虫图片示例： 图片数量越多理论上训练效果越好，图像分类的图片数量建议每个类别不低于20张图片 Step2：创建数据集 在数据总览界面点击【创建数据集】 在数据集创建界面输入数据集名称、选择标注类型后点击【完成】 Step3：导入数据
用零代码开发实现物体检测 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
在数据集创建界面输入数据集名称、选择标注类型后点击【完成】 Step3：导入数据 数据集创建完成后可在【数据总览】查看已创建完成的数据集，点击【导入】跳转至数据导入界面 数据导入支持无标注信息、有标注信息两种数据标注状态的数据以及多种导入方式，以下为无标注信息图片的导入为示例，其余各类型导入方式可参考 导入图像数据选择数据标注状态与文件路劲 上传图片时，请注意格式要求！
