文心一言Prompt构造建议规范 千帆社区
一、prompt构造建议 Prompt构造可以由以下几个部分构成： 1.1 提供任务陈述 对需要一言执行任务的概括性描述与附加条件的陈述，需要是一段 固定的话术 ，同类任务的任务陈述 全部相同 对任务的概括可能包含以下部分： 需要一言执行的操作，如：“请根据会议对话生成会议待办，并指明每个待办的负责人”，“根据历史对话和外部知识，回答用户输入的最后一个问题” （可选）prompt中将会提供的输入内容
文心一言Prompt构造建议规范 千帆社区
一、prompt构造建议 Prompt构造可以由以下几个部分构成： 1.1 提供任务陈述 对需要一言执行任务的概括性描述与附加条件的陈述，需要是一段 固定的话术 ，同类任务的任务陈述 全部相同 对任务的概括可能包含以下部分： 需要一言执行的操作，如：“请根据会议对话生成会议待办，并指明每个待办的负责人”，“根据历史对话和外部知识，回答用户输入的最后一个问题” （可选）prompt中将会提供的输入内容
配置和使用 对象存储（BOS）
创建数据目录 用于保存 MapReduce 任务的输入文件 Bash 复制 1 $ hdfs dfs -mkdir -p bos://test-bucket/data/wordcount 用于保存 MapReduce 任务的输出文件 Bash 复制 1 $ hdfs dfs -mkdir bos://test-bucket/output 查看这两个新创建的目录 Bash 复制 1 $ hdfs dfs
快速开始搭建 Simpler 仿真环境并调用 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
步骤 2：下载模型 我们提供了 4 个不同训练阶段的 RT-1 模型 checkpoint，您可以根据需要选择下载： 模型版本 训练阶段 适用场景 推荐度 RT-1-X 多任务联合训练（完全收敛） 正式评估、效果对比 强烈推荐 RT-1-Converged 单任务完整训练（40万步） 正式评估、基线对比 推荐 RT-1-15% 训练中期（约5.8万步） 训练过程分析、中间效果查看 一般 RT-1-Begin
备份与恢复 - Baidu Palo/Doris 使用文档
当用户提交 Backup 请求后，系统内部会做如下操作： 快照及快照上传 快照阶段会对指定的表或分区数据文件进行快照。之后，备份都是对快照进行操作。在快照之后，对表进行的更改、导入等操作都不再影响备份的结果。快照只是对当前数据文件产生一个硬链，耗时很少。快照完成后，会开始对这些快照文件进行逐一上传。快照上传由各个 Compute Node 节点并发完成。
作业组 - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档
如果执行时间或任务数量与调度计划不一致，则下游任务触发失败。 当选择模糊匹配时，当任务数量一致，但执行时间与调度计划有轻微偏差时，校验通过，触发下游任务。 依赖偏移 依赖偏移是描述哪些实例完成或者成功才能触发下游的，依赖偏移的配置分为三种情况：空、区间偏移、枚举偏移。
批量测评 - 百度客悦
评分执行情况 执行成功率：评分的成功执行比例，反映评分阶段的整体执行稳定性 1.3.2 任务明细 任务明细展示本次测评任务下的会话列表。
百度喻友平：百度智能云大模型应用助力企业智能化升级 | 百度智能云
大模型重构后的客悦智能客服平台，还有一个典型的特点是，运营效率高。 为了让智能客服系统在沟通中，能够在限定的回复范畴内与客户沟通，我们仍然要借助FAQ等工具，但无论是任务型对话的意图和实体识别，还是知识型对话中的FAQ抽取，都可以借助大模型的能力，大幅的提升效率。同样的任务下，效率提升6倍以上。
千帆大模型平台增加RLHF训练功能 千帆社区
在“人工标注数据+强化学习”框架下，训练 ChatGPT 主要分为三个阶段。 第一阶段使用标准数据（prompt 和对应的回答）进行微调，也就是有监督微调 SFT（Supervised fine-tuning） 第二个阶段，训练回报模型（Reward Model, RM）。
千帆大模型平台增加RLHF训练功能 千帆社区
在“人工标注数据+强化学习”框架下，训练 ChatGPT 主要分为三个阶段。 第一阶段使用标准数据（prompt 和对应的回答）进行微调，也就是有监督微调 SFT（Supervised fine-tuning） 第二个阶段，训练回报模型（Reward Model, RM）。
