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定义评估标准，从而精确优化数据质量，确保数据满足高标准，提升模型性能。 评估图片类数据集、评估视频类数据集 配比图片类数据集 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。 配比图片类数据集
洋智能预测”、“区域中期海洋智能预测”、“全球中期海洋生态智能预测”、“全球中期海浪智能预测”。 全球中期天气要素预测模型可以选择1个或者多个模型进行部署。 部署模型 在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 选择“云上部署”。 作业输入方式 选择 “OBS”表示从OBS中读取数据。
问答场景中，也称为检索增强问答，如政务问答场景，行业客服智能问答场景等。 下面将以一个具体的政务问答助手为例进行说明。该场景通过收集政务问答数据和相关政务问答文档，基于检索增强问答框架，构建了一个智能化的政务问答助手。 图1 政务问答智能助手整体框架 上图给出了政务问答智能助手的
大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、万亿级别的预训练模
增加人设可以让生成的内容更符合该领域需求。 例如，“假设你是一位银行面试官，请生成10个银行面试问题。”、“假如你是一个高级文案策划，请生成10个理财产品的宣传文案。”、“你是一个财务分析师，请分析上述财务指标的趋势。” 父主题： 提示词写作进阶技巧
用于选择集合预报的Perlin加噪octave。Perlin噪音的octave指的是噪音的频率，在生成Perlin噪音时，可以将多个不同频率的噪音叠加在一起，以增加噪音的复杂度和细节。每个频率的噪音称为一个octave，而叠加的octave数越多，噪音的复杂度也就越高。 取值范围：[1, 10)。 ensemble_noise_perlin_x
图片元数据过滤 基于图片存储大小、宽高比属性进行图片/图文数据清洗。 图文文本长度过滤 过滤文本长度不在“文本长度范围”内的图文对。一个中文汉字或一个英文字母，文本长度均计数为1。 图文文本语言过滤 通过语种识别模型得到图文对的文本语种类型，“待保留语种”之外的图文对数据将被过滤。
可以通过重试机制解决，在代码里检查返回值，碰到这个并发错误可以延时一小段时间（如2-5s）重试请求；也可以后端检查上一个请求结果，上一个请求返回之后再发送下一个请求，避免请求过于频繁。 请与技术支持确认，API是否已完成部署。 APIG.0301 Incorrect IAM authentication
"text": "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
然后根据模型的概率分布进行采样或者计算。 presence_penalty 否 Float 用于调整模型对新Token的处理方式。即如果一个Token已经在之前的文本中出现过，那么模型在生成这个Token时会受到一定的惩罚。当presence_penalty的值为正数时，模型会
{"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"
有庞大复杂的城市事件类别体系，包含了繁多细碎的事项类别，如垃圾暴露、道路破损、围栏破损等，一个城市一般有几百种事件类别。同时，不同城市可能还有不同的标准，某城市关注某一些特定事件类别，另一个城市又关注另一些特定事件类别。因此，城市政务场景面临着众多碎片化AI需求场景。 传统的AI
112501 工作流认证失败。 查看认证配置。 112502 缺少必要参数。 从打印日志可以看出当前缺失何种参数。 112503 工作流连接数据库失败。 请联系客服解决。 112504 缺少必要权限。 查看当前用户权限。 112513 工作流流程中存在死循环。 检查工作流画布。 112514
体验，详见创建与管理插件、编排工作流、创建与管理知识库。 应用编排流程见表1。 表1 应用编排流程 操作步骤 说明 步骤1：创建应用 创建一个新应用。 步骤2：配置Prompt 在应用中配置大模型所需的Prompt。 步骤3：添加插件 为应用添加插件技能。 步骤4：添加工作流 为应用添加工作流技能。
“训练轮次”或“学习率”等参数的设置，根据实际情况调整训练参数，帮助模型更好学习。 Prompt设置：请检查您使用的Prompt，对于同一个目标任务，建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT，才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格：理论上模型的参数规模越大，模型能学到
身份认证，获得操作API的权限。 Token的有效期为24小时，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存，避免频繁调用。 如果您的华为云账号已升级为华为账号，将不支持获取账号Token。建议为您自己创建一个IAM用户，获取IAM用户的Token。 获取Token方法： Token
集进行评估。通过查看测试集样本的PPL、BLEU和ROUGE等指标，进行横向（相同训练数据+不同规格的通用模型）或纵向（不同训练数据训练的多个模型版本）对比来判断训练过程是否出现了问题。 人工评测：您可以采用人工评测的方式，参照目标任务构造评测集，通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。
点进行分类。 Pangu-Predict-Table-Reg-2.0.0 2024年12月发布的版本，支持根据已知的输入变量（特征）来预测一个连续型输出变量（目标变量）。 Pangu-Predict-Table-Anom-2.0.0 2024年12月发布的版本，支持识别数据集中不符合预期模式或行为的数据点。
增购模型资产 ModelArts Studio大模型开发平台支持增购模型资产，即在当前模型资产基础上订购新的模型资产，增购完成后支持使用多个模型资产。 增购模型资产的步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，单击页面右上角“订购管理”。 在“订购管理”页面，单击右上角“新增订购”。
等。 海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据，涵盖从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
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