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指令:希望模型执行的特定任务或指令,如总结、提取、生成等。 上下文:包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应。 输入数据:用户输入的内容或问题。 输出指示:指定输出的类型或格式。 提示词所需的格式取决于您希望语言模型完成的任务类型,并非所有以上要素都是必须的。 提示词工程使用流程
ontent-Type”。 响应消息体 响应消息体通常以结构化格式返回,与响应消息头中Content-Type对应,传递除响应消息头之外的内容。 接口调用成功后将返回如下响应体。 { "id": "180f5745-4ee4-42a9-9869-23f829654bb7"
式要求请参见图片类数据集格式要求、视频类数据集格式要求、其他类数据集格式要求。 表1 训练CV大模型数据集类型要求 基模型 训练场景 文件内容 文件格式 盘古-CV-物体检测-N 微调 图片+检测标注 图片+xml 训练CV大模型所需数据量 初期启动训练时,每种模型类别先提供10
可以选择“全局服务资源”,即服务部署时不区分区域,访问全局级服务,不需要切换区域,全局服务不支持基于区域项目授权。如对象存储服务(OBS)、内容分发网络(CDN)等。 选择完成后,单击“确定”。 图4 设置最小授权范围 单击“完成”,完成用户组授权。 图5 完成授权 创建盘古子用户
可以针对特定区域,旨在提供完整、一致且高精度的气象数据。 再分析数据为二进制格式,具体格式要求详见表1。 表1 气象类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件样例 气象-天气数据 nc、cdf、netcdf、gr、gr1、grb、grib、grb1、grib1、gr2、grb2、grib2
模型可处理最大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
专业大模型等服务,便捷地构建自己的模型和应用。 数据工程工具链:数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成部分,具备数据获取、数据加工和数据发布等功能,确保数据的高质量与一致性。工具链能够高效收集并处理各种格式的数据,满足不同训练任务的需求,并提供强大的数据存储