千帆大模型平台增加RLHF训练功能 千帆社区
之所以没有这样做， 主要原因还是标注数据太少了 ，一共才3万条标注数据。理想情况下，如果标注数据足够多，可能 SFT 就足够了，这时候也不需要再做强化学习。现实中数据量达不到足够多，这时候就要借助强化学习。 再回顾一下千帆大模型：PPO是强化学习的一种算法，经过了PPO以后的1.3B的模型效果好于未经过PPO的175B模型，可见强化学习对大模型效果提升非常明显。
13.森林火灾预警识别 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
数据标注 由于需训练一个目标检测模型，检测图片中的烟火，所以标注时需选择目标检测模版进行标注，标注时注意所有图片中出现的烟雾、火种都需要被框出（框可以重叠），检测框应包含整个识别对象，且尽可能不要包含多余的背景。 提示：由于烟火检测干扰样本多，极容易造成误检，生活中有很多物体和烟火是非常接近的，很难区分（比如：云朵、红色的灯光等），容易造成模型误检，所以建议也采集一定数量的数据作为负样本。
镜像服务用户协议 - 云市场
4.6 如存在下列情况，百度智能云云市场以普通或非专业人员的知识水平标准对相关内容进行判别，可以认为这些内容或行为具有违法或不当性质的，百度智能云云市场有权删除相关信息或停止对用户提供服务，并追究相关法律责任： 4.8 百度智能云云市场有权对用户的信息数据及操作行为进行查阅，发现信息数据或操作行为中存在任何问题或怀疑，均有权向用户发出询问或要求改正的通知或者直接做出删除等处理。
BCH模板服务用户协议 - 云市场
4.6 如存在下列情况，百度智能云云市场以普通或非专业人员的知识水平标准对相关内容进行判别，可以认为这些内容或行为具有违法或不当性质的，百度智能云云市场有权删除相关信息或停止对用户提供服务，并追究相关法律责任： 4.8 百度智能云云市场有权对用户的信息数据及操作行为进行查阅，发现信息数据或操作行为中存在任何问题或怀疑，均有权向用户发出询问或要求改正的通知或者直接做出删除等处理。
010-NLP算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Bert词性标注模型为：BERT + CRF，输入的数据格式应满足BIO的标注格式。 输入 输入文本数据集，标注数据常采用BIO的标注方式。 输出 输出Bert词性标注模型。 算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 batch_size 是 训练过程中的batch_size 范围：[1, inf)。 4 epoch 是 训练过程中的训练轮数 范围：[1, inf)。
[AI行业案例]-EasyDL助力宁波“智能垃圾分类”推进“塑料减排”
1、样本收集 现场照片上传，挑选适合训练的图片 图像处理人员对图片进行删选，选出适合学习的图片 数据处理，去雾处理，过曝处理 小样本数据增强 2、标注上传 运用飞桨EasyDL平台进行智能标注 审核标注完的图片并上传至训练服务器 3、模型训练与部署 定时自动训练，并产生模型 模型调参，训练中及时跟进日志调整参数 根据评估报告进行数据调优和模型调优，准确率已能达到94%左右 调优完成，达到预期的效果后进行部署
新石器
客户痛点 2013年至今，中国的快递数量增长了5倍，而快递员的数量增长却远没跟上这一步伐，随之而来的是揽收配送速度慢、包裹完整性差等问题。行业迫切的需要无人配送等高科技手段来提升整个物流行业服务的效率与质量。 新石器无人车试图解决这一难题。 解决方案 以零售为突破点 零售场景下，无人车遇到的困难并不少。
百度千帆大模型零基础开箱初体验 千帆社区
3、数据标注 选择刚创建的数据集 先创建一个应用 点击自动生成，然后保存标注。 更多的自动生成需要开通付费功能。不再使用的时候可以终止付费。 标注完成。 2.2、模型训练 创建SFT任务，行业选择 其他 。 开通 BLOOMZ-7B大模型的付费。 确认之前创建的数据集已经发布。 在创建的SFT任务中选择该数据集。 备注：若数据量小于32条，该模型无法启动训练 。 开始训练。
百度千帆大模型零基础开箱初体验 千帆社区
3、数据标注 选择刚创建的数据集 先创建一个应用 点击自动生成，然后保存标注。 更多的自动生成需要开通付费功能。不再使用的时候可以终止付费。 标注完成。 2.2、模型训练 创建SFT任务，行业选择 其他 。 开通 BLOOMZ-7B大模型的付费。 确认之前创建的数据集已经发布。 在创建的SFT任务中选择该数据集。 备注：若数据量小于32条，该模型无法启动训练 。 开始训练。
Prompt 技巧宝典（六）：自动提示工程师等进阶技巧 千帆社区
我们知道每个问题重复向LLM尽情请求，得到的结果可能是稳定的也可能是不稳定的，第一步就是要找到数据集中的Q不稳定率进行计算，并排名。 第二步：将不稳定的Q排名高的进行人工标注 第三步：将人工标注的Q做为COT提示中的示例，构建完整Prompt 主要原理是，CoT提示词中的示例，如果是LLM本身约不稳定的场景进行人工标注，越能提高模型的推理性能。
