物体检测训练操作说明 数据提交后,可以在导航中找到【训练模型】,按以下步骤操作,启动模型训练: 注:1.启动训练前请确保数据已经标注完成,否则无法启动训练 下述训练功能点中,标注为星号(*)的功能为非必要选择项,可根据实际需求考虑是否使用 ① 选择模型 选择此次训练的模型 ② 添加数据 半监督训练* 半监督深度学习是半监督学习和深度学习结合的产物,可以理解为在深度学习算法中使用无标签样本。
基于深度学习及大规模样本训练,百度智能云的人工智能文本审核技术能够一站式准确判断一段文本内容是否符合网络发文规范,检测识别文本中夹杂的政治敏感、恶意推广、色情、低俗辱骂、低质灌水、暴恐违禁等垃圾内容,实现自动化、规范化、智能化的文本审核,优化掌通家园APP上育儿内容、用户体验的同时,大幅节省了公司在内容审核上的人力成本。
CRISPE Prompt Framework : CRISPE Prompt Framework是⼀个更完备的Prompt框架。 CR:Capacity and Role(能力与角色)。你希望 大模型 扮演怎样的角色。 I:Insight(洞察),背景信息和上下文。 S:Statement(陈述),你希望 大模型 做什么。
这方面可以自己调用API完成,也可以继续使用Langchain框架完成。具体如何调用LLM就不详细介绍啦。 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「。
Makefile │ ├── main.go │ └── program.yml ├── config.go ├── common.go ├── custom.go ├── device.go ├── driver.go ├── simulator.go └── worker.go 2 directories, 11 files README.md:使用说明文件 cmd/custom/Makefile:编译用文件
在EasyDL平台背后主要使用了深度学习的技术,深度学习是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向。通过学习样本数据的内在规律和表示层次,最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 AI模型训练的基本流程介绍 分析业务需求 在正式启动训练模型之前,需要有效分析和拆解业务需求,明确模型类型如何选择。
在EasyDL平台背后主要使用了深度学习的技术,深度学习是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向。通过学习样本数据的内在规律和表示层次,最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 AI模型开发的基本流程介绍 step1:分析业务需求 在正式启动训练模型之前,需要有效分析和拆解业务需求,明确模型类型如何选择。
这里的 应用 不仅是指一款独立的App,更是指在研产供销服的各个环节和我们生活的方方面面,通过大模型做的改造和升级。很多时候,产品的外在形态没有什么大的变化,但产品背后的技术、用户的体验已经完全变了。比如您感觉您看的 视频 没变,但是视频背后的制作都是用的大模型了;再或者,您感觉您定的生日蛋糕没变,但是,蛋糕店的老板已经在用大模型做需求预测和客户服务了。
一方面用和训练数据集类似的专业case测试大模型对专业能力的学习是否充分,另一方面,如果需要保留通用对话能力,也可以尝试通用问题,或者闲聊,观察大模型的通用对话能力有没有衰减。例如某个摘要场景调优时,因为训练数据集的response都很短,导致sft后的模型如果进行闲聊,也会只回复很短的内容。所以这个模型只可用于专业场景,不适用于通用场景了。
百度智能云期望助力更多地区打造智慧水务大脑,用AI守护”绿水青山”。