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二、任务背景 在我们日常的工作和生活中，经常会遇到需要快速获取和管理大量信息的情况。无论是解答客户的问题，还是整理公司内部的资料，一个高效的知识库系统都能帮我们省下大量时间和精力。 大模型和向量数据库怎么搭建 RAG 系统？Step by step 例子来了。
Notebook建模示例 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
yolov3_darknet53.yml 主要说明模型、和主干网络的情况。
应用场景 - 爱速搭低代码平台 | 百度智能云文档
信息采集、标注与审核 爱速搭可快速构建各类表单类型应用，实现对用户、业务数据的采集、加工处理和汇总分析。可应用于用户反馈、市场调研、信息征集、线索收集、信息登记、数据标注等场景。 产品管理后台配套建设 灵活的数据对接特性，可小时级构建复杂产品服务管理中心，满足产品服务运营管理与快速交付。可用于开发业务管理后台、运营平台、审核平台、CMS 等。
第二期“贺岁灵感模型”比赛冠军选手解题思路分享 千帆社区
我时常想象10年后的生活会是什么样子，AI会扮演什么角色，那一定会是各种AI助理触达我们生活方方面面、所有线下和线上事物有着“灵魂”，我称之为“万物有灵”的时代吧！“君子藏器于身，待时而动”，希望能和所有对未来充满想象和憧憬的朋友，一起去构建那“万物有灵”的时代~ 张辉 （微信SR1789，邮箱 2942882394@qq.com） 评论 相关推荐 文心大模型4.0接口限时免费！
文心千帆大模型实战操作指南 千帆社区
1）数据准备 在微调模型之前，需要准备好相应的数据集，首先，我们需要收集相应的Prompt-Response数据集。在收集时可参考以下准备数据集的技巧： 数据集的规模要足够大，以保证模型的泛化能力 数据集的质量要高，尽量避免噪声和错误标注的数据。 数据集的多样性要足够，以覆盖不同的场景和语言风格，每个分类的文本需要覆盖实际场景里面存在的可能性，训练集若能覆盖的场景越多，模型的泛化能力则越强。
图像分割模型效果评估 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
黄色人种和白色人种在外貌的差别上是比较明显的，由于几乎所有的训练数据都标注的是黄色人种，所以模型很可能认不出白色人种。需要增加白色人种的标注数据，让模型学习到黄色人种和白色人种都属于「参会人员」这个标签。 以上例子中，我们找到的是识别错误的图片中，目标特征上的共性。除此之外，还可以观察识别错误的图片在以下维度是否有共性，比如：图片的拍摄设备、拍摄角度，图片的亮度、背景等等。
图像分割模型如何提升效果 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
想要提升模型效果，可以尝试以下两种方法： 检查并优化训练数据 检查是否存在训练数据过少 的情况，建议 每个标签标注50个目标以上 ，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的标注目标数是否均衡 ，建议 不同标签的标注目标数数据量级相同，并尽量接近 ，如果有的标签标注的很多，有的标签标注的很少，会影响模型整体的识别效果。 通过 模型效果评估报告中的错误识别示例 ，有针对性地扩充训练数据。
创建模型 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
创建模型 步骤 Step 1 创建模型 在【模型中心】或者【模型中心-我的模型】点击创建模型； 数据集是中文数据集，任务场景请选择『短文本分类任务』； 数据集是非中文数据集，任务场景请选择『多语种文本分类任务』，模型共支持全球94种语言， 点击可查阅 Step 2 填写基本信息 选择模型类型、提交模型名称、模型描述、联系方式即可创建模型。
文心千帆大模型实战操作指南 千帆社区
1）数据准备 在微调模型之前，需要准备好相应的数据集，首先，我们需要收集相应的Prompt-Response数据集。在收集时可参考以下准备数据集的技巧： 数据集的规模要足够大，以保证模型的泛化能力 数据集的质量要高，尽量避免噪声和错误标注的数据。 数据集的多样性要足够，以覆盖不同的场景和语言风格，每个分类的文本需要覆盖实际场景里面存在的可能性，训练集若能覆盖的场景越多，模型的泛化能力则越强。
010-NLP算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
无 标签列 是 请选择标签列，采用BIO格式标注方式，标签之间必须以空格间隔且个数和文本列相同，类型为字符串。 无 使用示例 BIO方式标注的数据。 构件算子结构，完成训练，如果训练失败提示oom信息，请您增加内存后重新训练。
