大模型继续预训练解决方案
在人工智能和自然语言处理领域，大语言模型（LLM）已经成为推动技术进步的核心力量。但在实际应用中，针对特定任务或领域的继续预训练往往是提升模型性能的关键。本方案以通义千问2（Qwen2）模型为例，为您介绍如何对模型进行继续预训练。
大语言模型数据增强与模型蒸馏解决方案
大语言模型的训练和推理过程存在高能耗及长响应时间等问题，这些问题限制了其在资源有限场景中使用。为了解决这些问题，PAI提出了模型蒸馏功能。该功能支持将大模型知识迁移到较小模型，从而在保留大部分性能的同时，大幅降低模型的规模和对计算资源的需求，为更多的实际应用场景提供支持。本文将以通义千问2（Qwen2）大语言模型为基础，为您介绍大语言模型数据增强和蒸馏解决方案的完整开发流程。
【机器学习】梯度消失和梯度爆炸的原因分析、表现及解决方案
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智能决策新引擎：Python+Scikit-learn，打造高效数据分析与机器学习解决方案！
在当今这个数据驱动的时代，企业面临着前所未有的机遇与挑战。如何从海量数据中提取有价值的信息，进而做出精准高效的决策，成为了每个企业亟需解决的问题。Python，作为一门强大的编程语言，以其丰富的库和易用的特性，在数据分析与机器学习领域大放异彩。而Scikit-learn，作为Python中最受欢迎的...
意图识别解决方案的完整开发流程
该解决方案基于大语言模型（LLM）的意图识别技术，能够从海量的数据中学习到复杂的语言规律和用户行为模式，实现对用户意图的更精准识别和更自然流畅的交互体验。本方案以通义千问1.5（Qwen1.5）大语言模型为基础，为您介绍基于LLM的意图识别解决方案的完整开发流程。
如何实现解决方案-排序
推荐解决方案-排序的输入包括经过特征工程处理后的用户特征表、物品特征表、用户行为表，输出为排序模型，可用于模型部署。本文为您介绍推荐解决方案-排序的实现方法。前提条件已运行推荐解决方案-特征工程工作流模板生成排序需要的数据集，具体操作请参见特征工程。特征工程rec_sln_demo_user_tab...
人工智能平台PAI产品使用合集之如何通过通用文本标记解决方案文档与PAI机器学习平台一起使用
问题一：抛一个机器学习PAI问题：假设每条训练样本有数量不等的一些兴趣tags，是我miss了哪一个地方吗？ 抛一个机器学习PAI问题： 假设每条训练样本有数量不等的一些兴趣tags，例如A样本有"电影 | 电视剧"，B样本有"书籍 | 电视剧 | 汽车 | 新闻"。easyrec提供了TagFeature来parse这样的输入特征，但是parse后A样本有2个tag embed...
如何基于PAI产品实现虚拟换装
随着AI生成内容（AIGC）在多个领域广泛应用，StableDiffusion模型和生态正在迅速发展。作为计算能力中心和各种需求的交汇点，PAI不仅深入探究AIGC的基础能力和预训练模型，还积极应对各类垂直行业内容生成的挑战。本文以服饰领域为例介绍如何基于PAI的基础能力快速搭建端到端的虚拟上装解决方案。
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