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日常对话到专业领域的广泛内容,帮助模型更好地理解和生成自然语言文本,适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样,还为模型提供了深度和广度的语言学习基础,使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析,盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式,
训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,通常情况下越小越好。 一般来说,一个正常的Loss曲线应该是单调递减的,即随着训练的进行,Loss值不断减小,直到收敛到一个较小的值。 验证损失值 模型在验证集上的损失值。值越小,意味着模型对验证集数据的泛化能力越好。 获取训练日志 单
> 提示词开发”。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务右侧“撰写”。 图1 提示词工程 在提示词撰写区域,单击“设为候选”,将当前撰写的提示词设置为候选提示词。 候选状态的提示词将保存至左侧导航栏的“候选”中。 图2 设为候选 父主题: 横向比较提示词效果
在页面右上角单击,参考图5配置大模型参数。 图5 大模型配置 在“预览调试”的左下角,选择开启“代码解释器”。 在“预览调试”的下方文本框中输入对话,例如“请编写输出10以内的素数的Python代码”,应用将根据对话生成相应的回答。 图6 预览调试结果
-pangulargemodels 在线生成SDK代码 API Explorer可根据需要动态生成SDK代码功能,降低您使用SDK的难度,推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时,
Coefficient)是一个重要的统计指标,用于衡量预报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异,其值范围从-1到+1,值越接近+1表示预报与观测的一致性越好,值为0表示没有相关性,而负值则表示反向相关。 RQE 衡
可部分标注”,则可在标注部分数据后,单击右上角的“提交全部标注数据”,让AI大模型自动标注剩余数据。 在完成数据标注后,如果无需进行标注审核,可直接在“数据标注 > 任务管理”页面单击“生成”,生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 审核标注后的图片类数据集 如
Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评测”,可进行如下操作: 克隆。单击操作列的“ 克隆”,可以复制当前评测任务。 启动。单击操作列的“启动”,可以重启运行失败的评测任务。 删除。单击操作列的“删除”,可以删除当前不需要的评测任务。
多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连,以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的区域默认对应一个项目,这个项目由系统预置,用来隔离物理区域间的资源(计算资源、存储资源和网络资源),以默认项目为单位进行授权,用户可以访问您账号中该区域的所有资源。如
Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工 > 数据清洗”,单击界面右上角“创建清洗任务”。 在“创建清洗任务”页面,选择需要清洗的文本类数据集,单击“下一步”。 进入“清洗步骤编排”页面。对于文本类数据集,可选择的清洗算子请参见文本类清洗算子能力清单。
Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工 > 数据清洗”,单击界面右上角“创建清洗任务”。 在“创建清洗任务”页面,选择需要清洗的图片类数据集,单击“下一步”。 进入“清洗步骤编排”页面。对于图片类数据集,可选择的清洗算子请参见表1。
训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,通常情况下越小越好。 一般来说,一个正常的Loss曲线应该是单调递减的,即随着训练的进行,Loss值不断减小,直到收敛到一个较小的值。 频率加权交并比 频率加权交并比是指模型在预测多个类别时,对每个类别的交并比进行加权平均后得到的值,权重是每个类别
"故事标题:《穿越宋朝的奇妙之旅》在一个阴雨绵绵的夜晚,一个名叫李晓的年轻人正在阅读一本关于宋朝的历史书籍。突然,他感到一阵眩晕,当他再次睁开眼睛时,他发现自己身处一个完全陌生的地方。李晓发现自己穿越到了宋朝。他身处一座繁华的城市,人们穿着古代的服饰,用着他听不懂的语言交谈。他意识到
{"system":"你是一个机智幽默问答助手","context":"你好,请介绍自己","target":"哈哈,你好呀,我是你的聪明助手。"} csv格式:csv文件的第一列对应system,第二三列分别对应context、target。 "你是一个机智幽默问答助手","你好,请介绍自己"
数据标注完成后,页面会出现标注任务成功的提示。 在完成数据标注后,如果无需进行标注审核,可直接在“数据标注 > 任务管理”页面单击“生成”,生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 审核标注后的文本类数据集 如果在创建文本类数据集标注
token解析失败,请检查获取token的方法,请求体信息是否填写正确,token是否正确;检查获取token的环境与调用的环境是否一致。 token超时(token expires) ,请重新获取token,使用不过期的token。 请检查AK/SK是否正确(AK对应的SK错误,不匹配;AK/SK中多填了空格)。
场景下的数据获取需求得到满足。 数据清洗:平台提供强大的数据清洗功能,可以对文本、视频、图片、气象类型的数据进行数据提取、过滤、转换、打标签和评分等加工处理。针对不同类型的数据集,平台提供了专用的清洗算子以及支持用户创建自定义算子实现个性化的数据清洗诉求。确保生成高质量的训练数据
"target": "好的,以下是修改后的xxxx"} 多轮问答场景的输入(“context”字段)请务必使用“[问题, 回答, 问题, 回答, 问题, ……]”的方式来构造,若您的数据是同一个角色连续多次对话的“多轮问题”,可以将同一个角色的对话采用某个分隔符拼接到一个字符串中。例如:
编辑。单击操作列的“编辑”,可以修改模型的checkpoints、训练参数、训练数据以及基本信息等。 启动。单击操作列的“启动”,再单击弹窗的“确定”,可以启动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”,可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”,可以编辑运行失败的节点,重试该节点的训练。 删除。单击操作列的“更多
练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”,可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”,可以编辑运行失败的节点,重试该节点的训练。 删除。单击操作列的“更多 > 删除”,可以删除当前不需要的训练任务。 删除属于高危操作,删除前请确保当前任务不再需要。 父主题: