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在提示工程中的应用。随着模型的进化和理解能力的提升,尽管在简单任务中模糊的指示也会取得较好的效果,但对于规则越复杂的任务,越需要应用这些技巧来输出一个逻辑自洽、清晰明了的指令。 提示词是什么 提示词也称为Prompt,是与大模型进行交互的输入,可以是一个问题、一段文字描述或者任何形式的文本输入。
jsonl、csv 图片类 仅图片 jpg、jpeg、png、bmp、tar包 图片+Caption 图片格式支持:jpg、jpeg、png、bmp,所有图片需保存为tar包。 Caption格式支持:jsonl 图片+QA对 图片格式支持:jpg、jpeg、png、bmp,所有图片需保存为tar包。
数据发布功能通过数据评估和配比,确保发布的数据集满足大模型训练的高标准。这不仅包括数据规模的要求,还涵盖了数据质量、平衡性和代表性的保证,避免数据不均衡或不具备足够多样性的情况,进而提高模型的准确性和鲁棒性。 提高数据的多样性和代表性 通过合理的数据配比,帮助用户按特定比例组合多个数
高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基,它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据,才能提取出有价值的信息,从而更好地支持模型训练。因此,数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节,成为数据开发中不可或缺的重要步骤。 数据工程操作流程见图1、表1。 图1 数据集构建流程图
加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集清洗算子介绍 加工文本类数据集 加工图片类数据集 加工视频类数据集 加工气象类数据集 管理加工后的数据集 父主题: 使用数据工程构建数据集
发布数据集 数据集发布场景介绍 发布文本类数据集 发布图片类数据集 发布视频类数据集 发布气象类数据集 发布预测类数据集 发布其他类数据集 管理发布后的数据集 父主题: 使用数据工程构建数据集
数据集清洗算子介绍 文本类清洗算子能力清单 视频类清洗算子能力清单 图片类清洗算子能力清单 气象类清洗算子能力清单 父主题: 加工数据集
数据集格式要求 文本类数据集格式要求 图片类数据集格式要求 视频类数据集格式要求 气象类数据集格式要求 预测类数据集格式要求 其他类数据集格式要求 父主题: 使用数据工程构建数据集
服务,便捷地构建自己的模型和应用。 数据工程工具链:数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成部分,具备数据获取、数据加工和数据发布等功能,确保数据的高质量与一致性。工具链能够高效收集并处理各种格式的数据,满足不同训练任务的需求,并提供强大的数据存储和管理能力,为大模型训练提供坚实的数据支持。
数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。通过合理的配比,确保数据集的多样性、平衡性和代表性,避免因数据分布不均而引发的问题。 配比文本类数据集 流通文本类数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”,用于后续模型训练等操作。 平台支持发布的数据集格式为默认格式、盘古格式。
态为“运行中”的模型名称,在“详情”页签,可获取模型调用路径,如图1。 图1 获取已部署模型的调用路径 获取预置服务的调用路径。在“预置服务”页签中,选择所需调用的科学计算大模型,单击“调用路径”,在“调用路径”弹窗可获取模型调用路径,如图2。 图2 获取预置服务的调用路径 使用Postman调用API
盘古CV大模型基于海量图像、视频数据和盘古独特技术构筑的视觉基础模型,赋能行业客户利用少量场景数据对模型微调即可实现特定场景任务。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的CV大模型,以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。
功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致,可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后,在这个
请参见图1。 图1 查看训练指标 表2 训练指标说明 模型 训练指标 指标说明 CV大模型 训练损失值 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。
翻译后的内容,始终处于提问状态。 图2 文本翻译失效 可能原因:如图3,提问器节点的Prompt指令配置有误,指令中的参数与节点配置的输出参数不对应。 图3 提问器节点配置错误示例 解决方法:按照图4,正确配置提问器节点的指令,配置正确后的试运行效果如图5。 图4 提问器节点配置正确示例
来了巨大的挑战。盘古NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手,显著提升了研发效率。 盘古大模型能够根据用户给定的题目,快速生成高质量的代码,支持Java、Python、Go等多种编程语言。它不仅能够提供完整的代码实现,还能够根据用户的需求,进行代码补全和不同编程语言之间的改写转化
态。 图1 查看提示词评任务状态 单击“评估名称”,进入评估任务详情页,可以查看详细的评估进度,例如在图2中有10条评估用例,当前已评估8条,剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后,可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中,“预期结果”表示变量值(问题)所预设的期望回
功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致,可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后,在这个
用于配置大模型的输出多样性。 包含取值: 精确的:模型的输出内容严格遵循指令要求,可能会反复讨论某个主题,或频繁出现相同词汇。 平衡的:平衡模型输出的随机性和准确性。 创意性的:模型输出内容更具多样性和创新性,某些场景下可能会偏离主旨。 自定义:自定义大模型输出的温度和核采样值,生成符合预期的输出。
华为云秉承“将公司对网络和业务安全性保障的责任置于公司的商业利益之上”。针对层出不穷的云安全挑战和无孔不入的云安全威胁与攻击,华为云在遵从法律法规业界标准的基础上,以安全生态圈为护城河,依托华为独有的软硬件优势,构建面向不同区域和行业的完善云服务安全保障体系。 安全性是华为云与您的共同责任,如图1所示。 华