配置文件 python -m scripts.agent_instruct examples/agent_instruct/config.yaml 数据准备 数据集文件目前仅支持两种格式:jsonl和json。目前各种增强策略支持的数据格式如下,若要支持其他数据格式,则需要对代码做相应的修改和适配。
中国国家跳水队也曾对数据进行跟踪,可由于每天都会产生大量的训练视频,而运动员从上板到入水的过程只有几秒钟,人工浏览剪辑的方式非常耗时耗力,加上视频整理、标注等功能的缺失,依旧停留在教练口头指导的阶段。 解决方案 面对高度复杂的训练场景,百度智能云为中国国家跳水队打造了国内首个“3D+AI”跳水辅助训练系统,并将训练系统细分为三个步骤。 第一步:看得清。
对话样本中应包含情感与语气的标注,如愉快、悲伤、愤怒、讽刺等,用于评估模型在表达和识别情感及语气方面的准确性。 包含明确的意图标注和话题转换点的对话数据,以评估模型在识别用户意图、引导对话以及灵活处理话题转换方面的能力。 涵盖不同领域(如日常生活、工作场景、专业领域等)和主题的对话数据,以测试模型在应对多样化对话内容时的泛化能力。
哈希值: Hash,一般翻译做散列、杂凑,或音译为哈希,是把任意长度的输入(又叫做预映射pre-image)通过散列算法变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。哈希值通常是一个固定长度的字符串,它可以用来表示原始数据的状态或特征 存证保全函: 指由百度超级链签发的,含有存证哈希、存证保全ID、司法保全ID、证书持有企业名称、文件名称、存证时间等内容的存证正面。
相关产品 百度网盘企业版 对象存储BOS 百度沧海 · 存储
实训营第5期:【创意营销应用】 Stable Diffusion打造企业专属绘图设计神器 热点话题 智能客服课程免费领!
199万条数据自动标注,再通过EasyDL专业版的文本分类ERNIE预训练模型和BilSTM预置网络进行快速训练; 第4步:经过5次版本迭代,“候选人职能”、“候选人职级”这2个模型的识别准确率达到了95%+。
传统的自然语言处理技术通常需要在大量标注数据上进行有监督的训练,以便模型可以对特定任务或领域进行准确的预测或生成输出。相比之下,Zero-Shot Prompting 的方法更为灵活和通用,因为它不需要针对每个新任务或领域都进行专门的训练。相反,它通过使用预先训练的语言模型和一些示例或提示,来帮助模型进行推理和生成输出。
百度智能云千帆AppBuilder功能演示 用Agent功能,让AI飞速浏览网页,找到清华大学计算机系最适合我研究方向的导师 让AI飞速浏览邮件,帮导师从海量套词儿邮件中,筛选出最契合的候选研究生 用RAG功能,让AI飞速阅读论文,帮我归纳创新点,做组会问答 让AI飞速阅读知识库文档,帮我生成专业的问答AI 用代码解释器,让AI飞速阅读简历文档,提炼出核心竞争力和面试候选问题 用GBI功能,让AI飞速分析海量数据