评估报告参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
对于物体检测任务，每一类object都可以计算出其精确率(Precision)和召回率(Recall)，在不同阈值下多次计算/试验，每个类都可以得到一条P-R曲线，曲线下的面积就是average F1-Score F1-score是指对某类别而言为精确率和召回率的调和平均数，此处为各类别F1-score的平均数。
产品描述 - 运维编排OOS | 百度智能云文档
核心概念 任务 任务是一个完整模板中的某个节点，定义了具体的操作动作，它可以是一个复杂运维操作的封装，也可以是其他云产品的一次接口调用，任务可以被撤销。 模板 一个YAML或JSON格式的文件，定义所需要编排的运维操作，一个模板通常包括一个或多个子任务。运维编排服务提供公共沉淀的运维任务模板，也具备用户根据其业务特点自定义模板能力。
大模型开发整体流程-基于个人知识库的问答助手解析 千帆社区
整体架构 经过上文分析，本项目为搭建一个基于大模型的个人知识库助手， 基于 LangChain 框架搭建，核心技术包括 LLM API 调用、向量数据库、检索问答链 等。项目整体架构如下： 如上，本项目从底向上依次分为 LLM 层、数据层、数据库层、应用层与服务层 。
千帆大模型平台的初体验——SFT、RLHF训练 千帆社区
其原理可以概括为以下几个步骤： 预训练：首先，在大规模数据集上使用无监督学习方法（例如自编码器、GAN等）或有监督学习方法（例如分类、回归等）对神经网络模型进行预训练，得到一个较为通用的模型。 微调：接着，将预训练好的模型应用于新的任务，但由于新任务的数据和预训练数据可能存在差异，因此需要对模型进行微调，使其更好地适应新任务的数据。
千帆大模型平台的初体验——SFT、RLHF训练 千帆社区
其原理可以概括为以下几个步骤： 预训练：首先，在大规模数据集上使用无监督学习方法（例如自编码器、GAN等）或有监督学习方法（例如分类、回归等）对神经网络模型进行预训练，得到一个较为通用的模型。 微调：接着，将预训练好的模型应用于新的任务，但由于新任务的数据和预训练数据可能存在差异，因此需要对模型进行微调，使其更好地适应新任务的数据。
数据湖管理与分析平台_EasyDAP
个） 数据开发任务数（个） 数据模型数（个） 数据指标数（个） 元数据发现任务（个） 元数据采集任务（个） 包月 包1年 包2年 包3年 价格单位 体验版 100 次/天 10 50 - - 10 — - - - - 元 标准版 1,000 次/天 1,000 100,000 - - 100 — 2,000 20,000 33,600 43,200 元 专业版 5,000 次/天 1,000 100,000
如何准备有价值的训练数据 - ModelBuilder
若想向模型描述清执行步骤，需要注意： 任务描述：在任务部分即说明分步骤进行思考，要求模型先根据参考信息、要求、输入等先输出阶段产出，再根据参考信息、要求、输入、阶段产出，输出最终产出。 格式模板：指定完成当前任务所需的中间步骤，让模型增加思考步骤，减少输出失真。输出格式可视需求而定。 引导模型在得出结论前重新思考 在模型贸然得出结论之前，引导模型重新思考一遍问题，可以避免模型对问题的误判。
数学判题 - ModelBuilder
x3C;解析>: 要解决这个问题，我们需要遵循几个步骤： 1. 确定两个鱼缸的大小。 2. 根据规则计算每个鱼缸能容纳的鱼的数量。 3. 确定如果第一个鱼缸的一条鱼吃掉了另一条鱼后两个鱼缸的鱼的数量差。 首先，根据题目描述：第一个鱼缸的容量是第二个鱼缸的两倍，我们用V表示第二个鱼缸的容量，则第一个鱼缸的容量是2V。
千帆杯”第2期TOP7思路分享 千帆社区
根据平台方案，测试指标分两种，自动规则和模型评分，自动规则主要由BLEU-4、ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L四个指标选定，这四个指标都是通过计算生成文本和参考文本之间的重叠度（如单词或短语的出现频率和顺序）来工作，从而提供一个量化的方式来评估机器生成文本的质量。但是对于创作类任务来说，存在着可能完全不一致但是接近满分的回答。
如何使用千帆 Python SDK 进行数据清洗 千帆社区
用户既可以在本地对数据集进行各类数据处理操作，也可以选择在千帆平台上发起一个数据处理的任务，使用平台的算力以及提供的功能，对数据集进行处理。 本篇教程将会介绍，如何使用千帆 Python SDK 发起千帆平台的数据处理任务 前置准备 在开始之前，用户首先需要安装千帆 Python SDK，使用的版本应该大于等于 0.2.8 #-# cell_skip !
