模型训练 - 百度智能外呼
相关名词解释 训练集：用来训练模型的数据 测试集：用来验证模型效果的数据 模型版本：提交训练任务之后自动生成的模型版本号 添加问答库：采样问答库中的数据作为负例数据参与意图模型训练，优化意图和FAQ缠绕问题 使用深度模型：融合多模型算法，提升模型的准确率，但会增加模型训练所需的时间 数据增强：为语料较少的意图自动生成一些示例以参加模型训练 数据平衡：减少不同意图语料数量差异带来的影响 训练轮数：迭代一遍训练集算一轮
核心操作流程 - 百度客悦
图 2-9 通过文本测试、电话测试两种方式验证机器人话术和拨打效果（图2-10）。 图 2-10 点击【管理测试号码】添加用于拨测的被叫号码（图2-11）。 图 2-11 通过个人实名验证后，点击【新增号码】，完成验证后即可添加（图2-12，2-13）。
知识库 - 百度客悦
批量重新学习 「批量重新学习」支持对文档状态为学习失败的文档快速进行重新学习，选择状态为失败的的文档，点击「批量操作-重新学习」，即可对学习失败的文档进行重新学习（状态为：成功、学习中的文档不支持重新学习）。 3. FAQ 通过维护标准问与相似问，可识别针对同一问题的不同问法。区别于大量添加相似问的传统方式，百度基于搜索数据构建深度学习模型来识别问题相似性，泛化能力更强，可大幅降低扩展问维护量。
[AI行业案例]-NLP推动内容、知识应用场景智能化
百度的文章标签接口对文章的标题和内容进行深度分析，输出能够反映文章关键信息的主题、话题、实体等多维度标签以及对应的置信度。接入文章标签接口后，一方面能得到用户更细致的喜好方向，提高个性化推荐效果；另一方面能构建文章和文章之间的相似关系，在用户个性化推荐及文章的相关推荐中起到很大的作用。这样同时也可以有效避免越推荐越窄的现象，远离用户阅读的“回声室效应”，打造不一样的个性化推荐。
应用场景 - GPU云服务器 | 百度智能云文档
人工智能训练 针对深度学习的训练负载，有大批量的数据，例如图片、语音、文本等，需要不断更新、迭代神经网络中的参数以满足业务对预测精度的要求。 可选择高性能的GPU型号来缩短网络模型的收敛时间，深度学习中存在大量矩阵计算，建议选择支持Tensor Core功能的GPU做计算加速。 进一步提高计算效率可选择分布式训练并选择支持高速GPU互联能力的型号.
【评测】千帆大模型平台数据训练-大模型调优上手实操 千帆社区
例如，用户需要平台按要求写一首藏头诗，如下图所示： 场景三：分析控制 匹配场景：所谓分析控制是包含代码生成、数据报表、内容分析等深度学习的文本场景。 根据用户的需求快速生成可执行的代码或者根据用户的需求，平台结合自身已具备的多种数据，生成匹配度更高的应答内容。 具体案例：用户临时遇到需处理的问题，平台生成解决方案。
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全尺寸领域增强效果优异，全自研芯片计算！ 大模型开发 / 技术交流 文心大模型 开源大模型 赞 评论 6531 看过 百度千帆社区 博西家电与百度智能云联手，千帆大模型平台+千帆AppBuilder助力重塑智能家居“理解力” 大模型开发 / 技术交流 LLM 1 2 赞过 2 评论 10054 看过 百度千帆社区 文心X1.1深度思考模型上线百度智能云千帆大模型平台！
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