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要将该标注任务移交给其他人员，可以单击操作列“移交”设置移交人员以及移交的数量。 图5 标注作业 图6 移交标注任务 进入标注页面后，逐一对数据进行标注。 以标注单轮问答数据为例，需要逐一确认问题（Q）及答案（A）是否正确，如果问题或答案不正确，可以对其进行二次编辑，如图7。 图7
者计算。 n 否 Integer 表示对每个问题生成多少条答案。 最小值：1 最大值：2 缺省值：1 说明： 流式只能传1，非流式时可传1和2。 因为这个参数会产生很多条答案，n设置较大时，会很快消耗完tokens的配额。请谨慎使用，并确保对max_tokens进行了合理的设置。
模型选择：选择要使用的LLM，不同模型的效果存在差异。 Prompt提示词：用户对模型的指令，提示词可能影响模型效果。 问题额外配置： 参数名称：与输出参数的参数名称一一对应，用户不可修改，自动跟随输出参数的变化而改动。 问题关键词：问题关键词是对输出参数描述信息的提炼，帮助大模型更好地理解问题关键词。
清洗、配比和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优化，确保其质量和一致性。同时，数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力，为大模型训练提供高质量的数据支撑。 支持区域： 西南-贵阳一
要将该标注任务移交给其他人员，可以单击操作列“移交”设置移交人员以及移交的数量。 图5 标注作业 图6 移交标注任务 进入标注页面后，逐一对数据进行标注。 以标注视频Caption数据为例，需要逐一标注视频的质量，如图7。 图7 视频类数据集标注示例 一条数据标注完成后，单击“提
数据发布”，单击界面右上角“创建发布数据集”。 在“创建发布数据集”页面，选择“图片”类型的数据集，并根据训练任务场景选择“图片+Caption”、“图片+QA对”类型的数据。 图2 创建图片类数据集发布任务 设置发布方式。图片类数据集可选两种发布方式：“单个数据集”、“混合数据集”。选择数据集时，默
要将该标注任务移交给其他人员，可以单击操作列“移交”设置移交人员以及移交的数量。 图5 标注作业 图6 移交标注任务 进入标注页面后，逐一对数据进行标注。 以标注图片Caption数据为例，逐一标注图片的Caption描述，如图7，右下角展示了AI预标注的Caption。 图7 图片类数据集标注示例
据以下信息，写一封商务电子邮件。{邮件内容描述}”，摘要任务可以使用“请根据以下内容生成摘要。\n{文本内容}”。\n为换行符。 补说明 对任务进行补充说明，如补充任务要求、规范输出的格式等。将想要的逻辑梳理表达出来，会让生成效果更加符合预期。说明需要逻辑清晰、无歧义。 设计任务要求
活方式。他开始学习宋朝的礼仪，尝试理解这个时代的文化。在宋朝，李晓遇到了许多有趣的人。他遇到了一位名叫赵敏拿来的小女孩，她聪明伶俐，让李晓对她产生了深深的喜爱。他还遇到了一位名叫王安石的大儒，他的智慧和博学让李晓深感敬佩。在宋朝的生活中，李晓也遇到了许多困难。他必须适应新的食物，
必须填充该字段。用户Token请参考认证鉴权中的“Token认证”。 公有云API同时支持使用AK/SK认证，AK/SK认证是使用SDK对请求进行签名，签名过程会自动往请求中添加Authorization（签名认证信息）和X-Sdk-Date（请求发送的时间）请求头。AK/SK认证的详细说明请参见：AK/SK。
训练配置 模型来源 选择“盘古大模型” 模型类型 选择“NLP大模型”。 训练类型 选择“微调”。 训练目标 全量微调：在模型有监督微调过程中，对大模型的全部参数进行更新。这种方法通常会带来最优的模型性能，但需要大量的计算资源和时间，计算开销较高。 LoRA微调：在模型微调过程中，只对
创建气象类数据集加工任务 数据集中若存在异常数据，可通过数据集加工功能去除异常字符、表情符号、个人敏感内容等。 创建气象类数据集加工任务 上线加工后的数据集 对加工后的数据集执行上线操作。 上线加工后的文本类数据集 发布数据集 创建气象类数据集发布任务 创建发布数据集，并进行正式的发布操作，用于后续的训练、评测任务。
如，区域海洋要素预测的微调是在已有模型上添加最新数据，不改变模型结构参数或引入新要素，以适应数据更新需求。 在实际流程中，通过设定训练指标对模型进行监控，以确保效果符合预期。在微调后，评估用户模型，并进行最终优化，确认其满足业务需求后，进行部署和调用，以便实际应用。 科学计算大模型选择建议
生成内容的字数要求为200个字左右； 2.生成的内容必须生动有趣、丰富多样； 3.生成内容的语言风格必须口语化； 4.生成的内容开头必须能足够引起观众的兴趣，比如可以采取对目标观众反问、对比等方式； 5.生成的内容结尾必须要引导观众购买； 6.生成的内容必须紧扣产品本身，突出产品的特点，不能出现不相关的内容； 7
问题一：JSON字段缺失、JSON字段或值错误。 解决方案：对于这几种情况，需要在微调数据中增大该缺失字段的数据比例，同时也可以在Prompt中加入对该字段的强调。 问题二：JSON格式错误、JSON内容发散。 解决方案：对于这种情况，可以尝试修改推理参数。例如降低“温度”参数的值，可以起到规范模型输出，使结果不再多样化。
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