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无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 一般来说，建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识，但预训练对数据量的要求较大，如果您的无监督文档量级过小，达不到预训练要求，您可以通过一些手段将其转换为有监督数据，再将转换后的领域知识与目标任务数据混合，使用微调的方式让模型学习。
场景介绍 在金融场景中，客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营，但手工定制开发往往耗费大量人力。因此，希望借助大模型消除语义歧义性，识别用户查询意图，并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输入抽取关键信息并转换为JSON格式输出
训练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加密、审计和数据主权保护等机制。在训练和推理过程中，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
练和预测需要使用特殊的Prompt，需要注意保持一致。 中控模块：盘古-NLP-N1-基础功能模型 说明：该模块需要实现意图识别分类的功能。当输入意图识别模块的是政务问题时，控制下游调用检索模块；当输入不需要调用检索的非政务问题时，不调用检索，直接模型回答问题。实现方法为通过微调获得一个具有二分类能力的模型。
单击组件右上角的，可以进行组件的重命名、复制、删除操作。开始和结束组件为必选组件，无法删除。 图6 组件的重命名、复制、删除操作 鼠标拖动左侧“意图识别”组件至编排页面，并连接开始组件和意图识别组件。单击意图识别组件进行配置操作。 图7 连接组件操作 在“参数配置”中，配置输入参数。 参
1)，数值越高美感越好，评分>0.95可视为视频基础质量较高的视频。 水印识别 识别视频中是否包含水印。 字幕识别 识别视频中是否包含字幕。 Logo识别 识别视频中是否包含Logo。 视频黑边识别 识别视频中是否包含黑边。 密集文字识别 识别视频中是否包含密集文字，达到密集文字面积占比的视频则为含
在提示词撰写区域输入提示词文本，可以插入若干个变量，变量需要使用占位符{{ }}标识。 图2 撰写提示词 撰写完成后，单击“确定”，平台会自动识别插入的变量。提示词中识别的变量将展示在变量定义区域。 变量名称可以进行修改，如添加备注信息以便更好理解变量的作用。 图3 变量定义 变量定义区域展示的
单击“确定”，完成参数配置。 连接大模型组件和其他组件。 配置意图识别组件 意图识别组件用于根据用户的输入进行分类并导向后续不同的处理流程。 意图识别组件一般位于工作流前置位置。在对用户的输入进行意图识别时，意图识别组件会通过大模型推理，匹配用户输入与开发者预先定义的描述类别的关键字，并根据匹配结果流向对应处理流程。
为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码？ 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 云图说 通过云图说，带您了解华为云 OCR基础课程 介绍文字识别服务的产品、技术指导和使用指南 OCR系列介绍 文字识别服务在计算机视觉的重要性、基本技术和最新进展 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！
基于上述功能，平台还提供了灵活的工作流设计功能，支持用户编写少量代码来构建逻辑复杂、稳定性要求高的Agent应用。通过拖拉拽方式，开发者可以组合各种组件（如LLM、代码、意图识别等），快速搭建工作流，实现更高效的应用开发。 父主题： 产品功能
按需计费模式下，若账户欠费，保留期时长同样依据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 如果保留期结束后仍未续订或充值，数据将被删除且无法恢复。
图文文本长度过滤 过滤文本长度不在“文本长度范围”内的图文对。一个中文汉字或一个英文字母，文本长度均计数为1。 图文文本语言过滤 通过语种识别模型得到图文对的文本语种类型，“待保留语种”之外的图文对数据将被过滤。 图文去重 基于结构化图片去重 判断相同文本对应不同的图片数据是否超过阈值，如果超过则去重。
"cc4dfd25-27d0-41ca-a940-c78313f6785c", "created": 1687933298, "choices": [{"message": {"content": "小朋友们"}}]} data:{"id": "cc4dfd25-27d0-41ca-a940-c78313f6785c"
occluded：必选字段，取值0或1，表示标注内容是否被遮挡（0表示未遮挡、1表示遮挡）。 difficult：必选字段，取值0或1，表示标注目标是否难以识别（0表示容易识别、1表示难易识别）。 confidence：可选字段，标注目标的置信度，取值范围0-1之间，越接近1，表示标注越可信。 bndbox：必选字段，标注框的类型，可选值请参见表5。
理想。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 测试集质量：请检查测试集的目标任务和分布与实际场景是否一致，质量较差的测试集无法反映模型的真实结果。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大，则会加剧该现象。此外，若可预见实际场景会
句子特征过滤 根据如下特征过滤： 过滤平均句长小于阈值的文档。 词语特征过滤 根据如下特征过滤： 词个数。 平均词长度。 语种过滤 通过语种识别模型得到文档的语言类型，筛选所需语种的文档。 段落结尾不完整句子过滤 删除文本中不完整段落和句子。 广告数据过滤 删除文本中包含广告数据的句子。
由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。 414 Request URI Too Long 请求的URI过长（URI通常为网址），服务器无法处理。 415 Unsupported
cnop噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。 ensemble_noise_perlin_scale 否 Double
的数据集能够显著提升模型的准确性，并增强模型在实际应用中的可靠性与稳定性。因此，数据评估是数据工程中不可或缺的一环，帮助用户在数据准备阶段识别并解决数据中的问题，为后续的模型训练和优化奠定坚实基础。 ModelArts Studio大模型开发平台提供了全面的数据集质量评估工具，能
CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。 初始扰动数量 用于选择集合预报的CNOP初始扰动数量。 在CN
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