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在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据发布 > 数据评估”，单击界面右上角“创建评估任务”。 在“数据集选择”页签选择需要评估的加工数据集，并设置抽样样本的数量与字符数。 单击“下一步”，选择评估标准。单击“下一步”设置评估人员，单击“下一步”填写任务名称。 单击“完成创建”，将返回至“数据评估”页面，
00条数据。 数据质量要求： 保证微调数据中的输入（context字段）不重复，否则会造成模型效果不佳。 保证微调数据内容干净，不包含异常字符。 保证输出（target字段）内容符合业务场景需求。例如，短视频口播场景要求文风可以引起观众兴趣、不丢失产品特点且可以引导观众购买。 微调数据清洗：
基于大模型的数据泛化：您可以通过调用大模型（比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型）来获取有监督场景。一个比较常见的方法是，将无监督的文本按照章节、段落、字符数进行切片，让模型基于这个片段生成问答对，再将段落、问题和答案三者组装为有监督数据。使用模型构建的优点是数据丰富度更高，缺点是成本较高。
请求消息体通常以结构化格式发出，与请求消息头中Content-Type对应，传递除请求消息头之外的内容。若请求消息体中参数支持中文，则中文字符必须为UTF-8编码。 每个接口的请求消息体内容不同，也并不是每个接口都需要有请求消息体（或者说消息体为空），GET、DELETE操作类型
训练类型 选择“微调”。 基础模型 选择所需微调的基础模型。 训练参数 数据集 训练数据集。 类别特征列 指定使用LabelEncoder处理的字符串类型类别特征的列表。格式为["列名1","列名2"]，默认设置为[]，表示没有需要处理的类别特征。 LabelEncoder的作用是将类
更高效、准确地获取信息。 大模型的计量单位token指的是什么 令牌（Token）是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token，然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如，在英文中，有些组合单词会根据语义拆分，
科技行业公司的平均利润和市值是多少？ 识别原始问题中的槽位： 科技行业公司的[metric]利润和市值是多少？ 采用简单的逻辑规则进行替换，获取更多数据。此处将[metric]替换为“最大”、“最小”、“中位”、“总”等，示例如下： 科技行业公司的最大利润和市值是多少？ 科技行业公司的最小利润和市值是多少？
理最大Token长度，选择合适的模型，从而提高模型的整体效果，详见表1。 此外，不同类型的NLP大模型在训练过程中，读取中文、英文内容时，字符长度转换为Token长度的转换比有所不同，详见表2。 表1 不同系列NLP大模型对处理文本的长度差异 模型名称 可处理最大Token长度 说明
messages参数可以帮助模型根据对话的上下文生成合适的回复。 数组长度：1 - 20 user 否 String 用于代表用户的唯一标识符，字符串长度最大64，最小1。 stream 否 boolean 流式开关。 默认值为false，如果开启流式，请赋值true，同时n参数只能设
盘古专业大模型能力与规格 盘古专业大模型是盘古百亿级NL2SQL模型，适用于问数场景下的自然语言问题到SQL语句生成，支持常见的聚合函数（如去重、计数、平均、最大、最小、合计）、分组、排序、比较、条件（逻辑操作、离散条件、范围区间等条件的混合和嵌套）、日期操作，支持多表关联查询。
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