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其能够理解图片内容并回答与图片相关的问题。 图片:图片以tar包格式存储,可以多个tar包。tar包存储原始的图片,每张图片命名要求唯一(如abc.jpg)。 QA对:jsonl格式,图片描述jsonl文件放在最外层目录,一个tar包对应一个jsonl文件,文件内容中每一行代表一段文本,具体格式示例如下:
found:未找到x-auth-token参数。 token解析失败,请检查获取token的方法,请求体信息是否填写正确,token是否正确;检查获取token的环境与调用的环境是否一致。 token超时(token expires) ,请重新获取token,使用不过期的token。 请检查AK/SK
模式选择 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。
通过数据脱敏、隐私计算等技术手段识别并保护敏感数据,有效防止隐私泄露,保障个人隐私数据安全。 内容安全:通过预训练和强化学习价值观提示(prompt),构建正向的意识形态。通过内容审核模块过滤违法及违背社会道德的有害信息。 模型安全:通过模型动态混淆技术,使模型在运行过程中保持
新生成”,可以看到模型前后两次回复内容的多样性降低。 图2 “核采样”参数调小后生成结果1 图3 “核采样”参数调小后生成结果2 将“核采样”参数调大,如改为1,保持其他参数不变,单击“重新生成”,再单击“重新生成”,可以看到模型前后两次回复内容的多样性提高。 图4 “核采样”参数调大后生成结果1
bleu-2:模型生成句子与实际句子在词组层面的匹配度,数值越高,表明模型性能越好。 bleu-3:模型生成结果和实际句子的加权平均精确率,数值越高,表明模型性能越好。 获取训练日志 单击训练任务名称,可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。对于训练异常或失败的任务也可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型
表示物体检测信息,多个物体标注会有多个object体。 name:必选字段,标注内容的类别。 pose:必选字段,标注内容的拍摄角度。 truncated:必选字段,标注内容是否被截断(0表示完整)。 occluded:必选字段,标注内容是否被遮挡(0表示未遮挡)。 difficult:必选字段,标注目标是否难以识别(0表示容易识别)。
过”。 全部数据评估完成后,评估状态显示为“100%”,表示当前数据集已经评估完成,可以回退到“评估任务”页面,查看,单击操作列“报告”,获取数据集质量评估报告。 父主题: 评估视频类数据集
标记数据集问题 全部数据评估完成后,评估状态显示为“100%”,表示当前数据集已经评估完成,可以回退到“评估任务”页面,查看,单击操作列“报告”,获取数据集质量评估报告。 父主题: 评估图片类数据集
4或avi格式文件,同一文件夹下mp4或avi格式的所有视频文件会被同时上传导入,具体格式要求详见表1。 表1 视频类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 视频 mp4或avi 支持mp4、avi视频格式上传,所有视频可以放在多个文件夹下,每个文件夹下可以同时包含mp4或avi格式的视频。
关性,而负值则表示反向相关。 RQE 衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的相对误差的平方和。该值越小,代表模型性能越好。 获取训练日志 单击训练任务名称,可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。对于训练异常或失败的任务也可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型
风险。 推理参数设置:请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置,适当减小其中一个参数的值,可以提升模型回答的确定性,避免生成异常内容。 父主题: 大模型微调训练类问题
转账”相似的问题”时,模型会认为实体/关键词/场景一致则是相似(在这个例子里实体为手机银行),而不是任务需要的语义级别的相同含义,所以输出内容会发散。 父主题: 提示词写作进阶技巧
并设置标注项。 当选择“视频Caption”标注项时,可以设置使用AI大模型对数据集进行预标注。启动预标注将会借助AI模型生成标注内容,这些内容不会覆盖原始数据集,仅作为标注人员的参考,以提高标注效率。 图3 创建标注任务 单击“下一步”设置标注人员及信息,单击“完成创建”。
并设置标注项。 当选择“图片Caption”标注项时,可以设置使用AI大模型对数据集进行预标注。启动预标注将会借助AI模型生成标注内容,这些内容不会覆盖原始数据集,仅作为标注人员的参考,以提高标注效率。 图3 创建标注任务 单击“下一步”设置标注人员及信息,单击“完成创建”。
例如,“结合金融领域相关知识,生成一份调研报告大纲,报告主题是区块链洞察”、“以上是某理财app用户反馈的问题,请提供解决方案。” 人设: 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
安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。若关闭,推理服务可能会有违规风险,建议开启。 选择类型 当前支持安全护栏基础版,内置了默认的内容审核规则,不可调整。 资源配置 实例数 设置部署模型时所需的实例数,单次部署服务时,部署实例个数建议不大于10,否则可能触发限流导致部署失败。
和应用。 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础,为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分,具备数据获取、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
请求完全成功,同时HTTP响应不包含响应体。 在响应OPTIONS方法的HTTP请求时返回此状态码。 205 Reset Content 重置内容,服务器处理成功。 206 Partial Content 服务器成功处理了部分GET请求。 300 Multiple Choices 多
问题关键词”都填写时,提问器组件会校验问题中是否已经包含所有的问题关键词。 内容示例:内容示例可以举例说明所需信息的格式,帮助大模型更好地从用户的回答中提取所需信息。例如,参数名称“手机号码”,可以在内容示例中填写“12345678910”。 单击“确定”,完成参数配置。 连接提问器组件和其他组件。