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示词，并单击“横向比较”。 图2 横向比较 进入到横向比较页面，下拉页面至“提示词效果比较”模块，比较提示词的效果，输入相同的变量值，查看两个提示词生成的结果。 图3 横向比对提示词效果 父主题： 横向比较提示词效果
科学计算大模型训练流程与选择建议 科学计算大模型训练流程介绍 科学计算大模型的训练主要分为两个阶段：预训练与微调。 预训练阶段：预训练是模型学习基础知识的过程，基于大规模通用数据集进行。例如，在区域海洋要素预测中，可以重新定义深海变量、海表变量，调整深度层、时间分辨率、水平分辨率
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提示词工程（Prompt Engineering）是一个较新的学科，应用于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地将大语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握提示词工程相关技能将有助于用户更好地了解大语言模型的能力和局限性。 提示词工程不仅是关于设计和研发提示词，它包含了与大语言模型交
NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型的训练分为两个关键阶段：预训练和微调。 预训练阶段：在这一阶段，模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础，如阅读理解、文本生成和情感分析，但它还未能针对特定任务进行优化。
在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据发布 > 数据配比”，单击界面右上角“创建配比任务”。 在“数据集选择”页签选择需要配比的文本类数据集（至少选择两个），单击“下一步”。 在“数据配比”页面，可以设置不同数据集的配比数量，单击“确定”。 页面将返回至“数据配比”页面，配比任务运行成功后，状态将显示为“运行成功”。
请提前创建与大模型对应的训练数据集，并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid number is 0” 日志提示“root: XXX valid number is 0”，表示训练集/验证集的有效样本量为0，例如： INFO: root: Train valid number is
单个文件大小不超过50GB，文件数量最多1000个。 事件检测 视频+json 数据源样本为avi、mp4格式，标注文件为json格式。必须包含两个及以上后缀名字为avi或者mp4的文件。 每个视频时长要大于128s，FPS>=10，且测试集训练集都要有视频。 支持视频的格式包括常见的
请提前创建与大模型对应的训练数据集，并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid number is 0” 日志提示“root: XXX valid number is 0”，表示训练集/验证集的有效样本量为0，例如： INFO: root: Train valid number is
请提前创建与大模型对应的训练数据集，并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid number is 0” 日志提示“root: XXX valid number is 0”，表示训练集/验证集的有效样本量为0，例如： INFO: root: Train valid number is
指定从推荐模型中选择的模型个数，以提高模型的多样性并提升最终性能。 推荐模型的数量范围为0到20，设置为0表示不使用推荐模型。 例如，基模型算法池中有5个LightGBM（LGB）模型，且推荐模型数量设置为5，这意味着系统将在基模型池中的5个LightGBM模型之外，推荐5个不同的模型。
in01.csv；验证数据名称需包含eval字样；测试数据名称需包含test字样。文件的命名不能同时包含train、eval和test中的两个或三个。 时序预测必须要包含一个时间列，时间列值的格式示例为 2024-05-27 或 2024/05/27 或 2024-05-27 12:00:00
在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据发布 > 数据配比”，单击界面右上角“创建配比任务”。 在“数据集选择”页签选择需要配比的文本类数据集（至少选择两个），单击“下一步”。 在“数据配比”页面，支持两种配比方式，“按数据集”和“按标签”。 按数据集：可以设置不同数据集的配比数量，单击“确定”。
评估任务创建完成后，会跳转至“评估”页面，在该页面可以查看评估状态。 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”
数据资产包含以下两种形式： 用户自行发布的数据集。 用户可以通过“数据工程 > 数据发布 > 数据流通”功能将数据集发布为数据资产。发布的数据集支持查看详细信息、编辑、删除以及发布至AI Gallery等操作。 从AI Gallery订阅的数据资产。 除了用户自行发布的数据集，平台还提供了从AI
开发盘古CV大模型 使用数据工程构建CV大模型数据集 训练CV大模型 部署CV大模型
请提前创建与大模型对应的训练数据集，并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid number is 0”报错 日志提示“root: XXX valid number is 0”，表示训练集/验证集的有效样本量为0，例如： INFO: root: Train valid number is
这些功能有助于用户高效管理模型生命周期，提高资产管理效率。 模型资产包含以下两种形式： 预置模型。 用户在平台中可试用、已订购的预置模型。 用户自行发布的模型。 用户可以将训练完成的模型发布为模型资产。发布的模型支持查看详细信息、编辑属性、删除、导出、导入等操作。 管理模型资产 登录ModelArts
模型生成句子与实际句子基于评估指标得到的评分后，统计得分为5分的占比。 badcase 模型生成句子与实际句子基于评估指标得到的评分后，统计得分1分以下的占比。 用户自定义的指标 由用户定义的指标，如有用性、逻辑性、安全性等。 父主题： 评测NLP大模型
型两类资产。这些资产为用户提供了集中管理和高效操作的基础，便于用户实现统一查看和操作管理。 数据资产：用户已发布的数据集将作为数据资产存放在空间资产中。用户可以查看数据集的详细信息，包括数据格式、大小、配比比例等。同时，平台支持数据集的删除等管理操作，使用户能够统一管理数据集资源
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