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音乐外链生成网站怎么做,如何登录我的wordpress,北京网站设计实力乐云践新,可以做微积分的网站文章目录 [AI 大模型] 百度 文心一言简介模型架构发展新技术和优势API 代码示例 [AI 大模型] 百度 文心一言 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-0DwAIh0T-1720667576892)(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/283919e5d78b4951ba1ade5dcfc… 文章目录 [AI 大模型] 百度 文心一言简介模型架构发展新技术和优势API 代码示例 [AI 大模型] 百度 文心一言 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-0DwAIh0T-1720667576892)(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/283919e5d78b4951ba1ade5dcfcb9cea.png#pic_center)] 简介 **百度文心一言ERNIE Bot**是百度推出的全新一代知识增强大语言模型旨在通过与人对话互动、回答问题和协助创作帮助用户高效便捷地获取信息、知识和灵感。 文心一言融合了数万亿数据和数千亿知识具备强大的知识增强、检索增强和对话增强能力。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-v3fx7hgi-1720667576896)(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/f2ba2c15d0c946a4be823e1200c90025.jpeg#pic_center)] 模型架构 文心一言基于百度的飞桨深度学习平台和文心知识增强大模型采用了增强的 Transformer 架构。 其核心技术包括 知识增强通过融合大规模知识图谱提升模型的知识理解和推理能力。检索增强结合实时检索技术确保生成内容的准确性和时效性。对话增强优化对话生成和理解能力使模型能够更自然地与用户互动。 此外文心一言还采用了有监督精调、人类反馈强化学习RLHF和提示技术进一步提升了模型的性能和安全性。 发展 文心一言 的发展历程可以追溯到 2019 年 3 月百度发布了首个知识增强大模型 ERNIE 1.0。此后百度不断迭代升级推出了 ERNIE 2.0、ERNIE 3.0 和 ERNIE 3.5 等版本。 2023 年 3 月百度正式发布了文心一言并在 2023 年 8 月全面向公众开放。 截至 2024 年 4 月文心一言的用户数已超过 2 亿API 日均调用量突破 2 亿。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-p9IBTePN-1720667576897)(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/72ec32ba834b480bb3bebcc3c2d0136e.jpeg#pic_center)] 新技术和优势 多模态能力文心一言能够处理文本、图像、音频等多种数据类型提供高质量的多模态输出。高效架构采用增强的 Transformer 和知识图谱技术使得文心一言在训练和推理过程中更加高效。长上下文理解文心一言支持长达 30,000 个 token 的上下文窗口显著提升了模型在长文本处理中的表现。灵活性文心一言提供了多种尺寸和配置能够在从数据中心到边缘设备的各种环境中高效运行。广泛应用文心一言已经被多个行业的企业采用用于构建自定义生成式 AI 模型提升了企业的创新能力和竞争优势。 API 代码示例 以下是如何使用文心一言 API 进行开发的示例 示例 1文本生成 import requests import json# 获取 access_token def get_access_token(api_key, secret_key):url https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/tokenparams {grant_type: client_credentials,client_id: api_key,client_secret: secret_key}response requests.post(url, paramsparams)return response.json().get(access_token)# 文本生成请求 def generate_text(prompt, max_tokens, api_key, secret_key):access_token get_access_token(api_key, secret_key)url fhttps://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token{access_token}payload json.dumps({messages: [{role: user, content: prompt}],max_tokens: max_tokens})headers {Content-Type: application/json}response requests.post(url, headersheaders, datapayload)return response.json()# 示例调用 api_key YOUR_API_KEY secret_key YOUR_SECRET_KEY prompt 写一篇关于人工智能未来发展的文章。 response generate_text(prompt, 150, api_key, secret_key) print(response[result])示例 2对话生成 import requests import json# 获取 access_token def get_access_token(api_key, secret_key):url https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/tokenparams {grant_type: client_credentials,client_id: api_key,client_secret: secret_key}response requests.post(url, paramsparams)return response.json().get(access_token)# 对话生成请求 def generate_conversation(messages, api_key, secret_key):access_token get_access_token(api_key, secret_key)url fhttps://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token{access_token}payload json.dumps({messages: messages})headers {Content-Type: application/json}response requests.post(url, headersheaders, datapayload)return response.json()# 示例调用 api_key YOUR_API_KEY secret_key YOUR_SECRET_KEY messages [{role: system, content: 你是一个乐于助人的助手。},{role: user, content: 你好} ] response generate_conversation(messages, api_key, secret_key) print(response[result])示例 3情感分析 import requests import json# 获取 access_token def get_access_token(api_key, secret_key):url https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/tokenparams {grant_type: client_credentials,client_id: api_key,client_secret: secret_key}response requests.post(url, paramsparams)return response.json().get(access_token)# 情感分析请求 def analyze_sentiment(text, api_key, secret_key):access_token get_access_token(api_key, secret_key)url fhttps://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token{access_token}payload json.dumps({messages: [{role: user, content: text}]})headers {Content-Type: application/json}response requests.post(url, headersheaders, datapayload)return response.json()# 示例调用 api_key YOUR_API_KEY secret_key YOUR_SECRET_KEY text 我今天感觉非常开心 response analyze_sentiment(text, api_key, secret_key) print(response[result])百度文心一言的推出标志着 AI 技术的又一次飞跃为开发者和企业提供了强大的工具推动了 AI 应用的广泛普及和创新。
http://www.dnsts.com.cn/news/208401.html

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