现有的模型大多数在训练时用的是单台设备或者单机集群,无法很好的扩展到大规模的集群中去,在算力上也无法满足大规模数据处理的需求。 问题: 本文从哪些层次介绍数据管理技术如何支持和优化人工智能技术? 回答: 根据原文信息得出,本文从行优化、物理执行优化、数据管理四个层次介绍数据管理技术如何支持和优化人工智能技术。
场景方案·数学判题 本文档主要以 K12数学判题场景 为例 (非图形类题目) ,支持客户基于文心大模型快速构建业务实践,同样方法也适用于英语判题、程序题判题等场景。 一、传统判题场景现状 在没有应用大模型前,普遍的判题任务基本是用拍照搜索存量题库的方式处理的: 但此业务场景现状存在如下方面问题: 题目范围 准确率 过程与结果 复杂情况 需要及时更新题库题目,维护成本较高。
完全的workflow如下图所示: 这里如果能用条件判断和代码方式完成的任务,不建议用大模型来处理,如用大模型判断和输出拒答结果。
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Dify 云服务中默认使用的向量数据库是 weaviate ,所以如果想要将向量库切换成百度向量数据库,需要是用社区开源版进行 自托管 。这里推荐用 Docker Compose 来部署 Dify,官方文档可以看 这里 。
上传链码有两种途径: 链码管理页中上传 链码编辑器中上传 本篇主要介绍“链码管理页中上传”方式,也是分为两个步骤: 压缩链码文件 上传链码 链码管理页 进入【联盟】菜单,选择联盟点击【通道管理】,选择对应通道点击【链码管理】进入链码管理页 压缩链码文件 暂时只支持go语言版本链码,链码引用的第三方库均放入vendor中,然后将链码外层文件夹打包成tar.gz或zip 压缩命令 zip -r **.zip
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登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 4 1 【SFT实践分享】如何进行新闻摘要 大模型开发 / 技术交流 LLM 文心大模型 SFT 2023.09.05 5445 看过 SFT是常见的大模型微调技术之一,通常使用预训练的大语言模型作为一个起点,然后使用标记好的数据对模型进行微调。在对标记的数据集上可以获得更好的性能。