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性和泛化能力。 数据标注 为无标签数据集添加准确的标签,确保模型训练所需的高质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式,用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 通过这些数据加工操作,平台能够有效清理噪声数据、标准化数据格式,并优化数据集
Studio大模型开发平台,单击“立即订购”进入“订购”页面。 在“开发场景”中勾选需要订购的大模型(可多选),页面将根据勾选情况适配具体的订购项。 图1 选择开发场景 在“模型资产”页面,参考表1完成模型资产的订购。 表1 模型资产订购说明 模型分类 模型订阅 计费方式 NLP大模型 盘古-NLP-N1-基模型
温度系数(temperature)控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性,调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大,则预测词的概率的方差减小,即很多词被选择的可能性增大,利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。
forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:?abc”。 可选择的要素参考表8中,提供的全球海洋要素模型的深海变量和海表变量。 表8 中期海洋智能预测模型信息 模型 深海层深 预报深海变量 预报海表变量
平台支持人工标注和AI预标注两种方式,用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 发布数据集 评估数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估标准,包括NLP、视频和图片数据,用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准,从而精确优化数据质量,确保数据满足高标准,提升模型性能。
1Java简介”之前的与知识无关的内容:[\s\S]{0,10000} 1\. 1Java简介 日期时间格式转换 自动识别日期、时间、星期,同时根据选择的格式进行统一转换。 数据过滤 异常字符过滤 查找数据集每一条数据中携带的异常字符,并将异常字符替换为空值,数据条目不变。 不可见字符,比如U+0000-U+001F。
项目ID,获取方法请参见获取项目ID。 agent_id 是 String Agent ID,获取方式如下: 在“Agent开发”页面,左侧导航栏选择“工作台 > 应用”,在所需Agent中单击“ > 复制ID”。 conversation_id 是 String 会话ID,唯一标识每个