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在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务右侧“撰写”。 在“撰写”页面,选择左侧导航栏中的“候选”。在候选列表中,勾选需要进行横向比对的提示词,并单击“创建评估”。 图1 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。 评估用例集:根据选择的数据集,将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词,输入模型生成结果。
时序数据:时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列,每个数据点都有一个时间戳,表示数据在时间上的位置。它用于预测未来事件或趋势,过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据:回归分类数据包含多种预测因子(特征),用于预测连续变量的值。数据集中的多个特征变量帮助预测目标变量,而目标变量
少于xx个字的文本。”,将回答设置为符合要求的段落。 续写:根据段落的首句、首段续写成完整的段落。 若您的无监督文档没有任何结构化信息,可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的第一个句子:xxx/第一段落:xxx。请根据以上的句子/段落,续写为一段不少于xx个字的文本。”,再将回答设置为符合要求的段落。
ERA5是由欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的全球气候的第五代大气再分析数据集,它覆盖从1940年1月至今的时间段,提供每小时的大气、陆地和海洋气候变量的估计值。 ERA5数据下载官方指导:https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/
素进行训练。请注意,所选的数据集必须包含您想要添加的新要素。此外,您还可以通过训练更改所有的模型参数,以优化模型性能。 微调:微调是将新数据应用于已有模型的过程。它适用于不改变模型结构参数和引入新要素的情况。如果您有新的观测数据,可以使用微调来更新模型的权重,以适应新数据。 区域
进入操作空间 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 调用已部署的模型。单击状态为“运行中”的模型名称,在“详情”页签,可获取API的URL。 图2 获取已部署模型的调用路径 调用预置服务。在“预置服务”页签中,选择所需调用的NLP大模型,单击“调用路径”,在“调用路径”弹窗获取调用路径。
),由于这些领域的相关数据广泛存在,模型通常能够较好地理解并生成准确回答。在这种情况下,通过调整提示词来引导模型的生成风格和细节,通常可以达到较好的效果。 业务逻辑的复杂性 判断任务场景的业务逻辑是否符合通用逻辑。如果场景中的业务逻辑较为简单、通用且易于理解,那么调整提示词是一个可行的方案。
续费 包周期服务到期后,您可以通过手动续费来延长服务的有效期。 包周期服务到期后,如果在保留期结束前未完成续费,后续则不能再对已过保留期的服务进行续费操作,需重新购买对应的服务。
计算出来的最低值。 热身比例 热身比例是指在模型训练过程中逐渐增加学习率的过程。在训练的初始阶段,模型的权重通常是随机初始化的,此时模型的预测能力较弱。如果直接使用较大的学习率进行训练,可能会导致模型在初始阶段更新过快,从而影响模型的收敛。 为了解决这个问题,可以在训练的初始阶段
根据创建推理作业获取的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致,可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后,在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。
预览提示词效果 提示词撰写完成后,可以通过输入具体的变量值,组成完整的提示词,查看不同提示词在模型中的使用效果。 在撰写提示词页面,找到页面右侧变量输入区域,在输入框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息,变量集是一个ex
预期风格。 可以在提示词中,明确描述回复风格的要求。例如,若希望模型回答更精炼,可以提示: 你的回复“需要简洁精炼”、“仅包括最重要的信息”或“专注于主要结论”。 若希望模型输出遵循特定格式,可以在提示词中明确格式要求,或使用占位符和模板结构,让模型填充内容。例如: 请按照以下格式输出:
型能够更全面地学习和理解数据的多样性,提升模型的泛化能力和性能。 图4 发布方式2 图5 数据集配比 设置发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型或三方大模型,为了使这些数据集能够被这些大模型正常训练,平台支持发布不同格式的数据集。 在“格式配置”分页,选择发布格式,单击“下
获取提示词模板 平台提供了多种任务场景的提示词模板,可以帮助用户更好地利用大模型的能力,引导模型生成更准确、更有针对性的输出,从而提高模型在特定任务上的性能。 在创建提示词工程前,可以先使用预置的提示词模板,或基于提示词模板进行改造 。如果提示词模板满足不了使用需求可再单独创建。
若选择发布方式为“混合数据集”,勾选多个数据集后,单击“下一步”。在“已选择数据集配比”中,用户可以设置从数据集中抽取指定数量的数据用于训练。进行数据配比的目的是为了确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性,提升模型的泛化能力和性能。 图4 发布方式2 图5 数据集配比 设置发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大
Studio大模型开发平台首页。 在“我的空间”分页中,单击“创建空间”。 填写空间名称、描述,单击“确认”,完成空间的创建。 图1 创建空间 单击创建好的空间,进入ModelArts Studio大模型开发平台,平台支持数据工程、模型开发、Agent开发等功能。 如果用户具备多个空间的访问权限,可在页面左上角单击切换空间。
Studio大模型开发平台部署后,可以通过API调用推理接口。 盘古仅提供技术能力,不对最终生成的内容负责,建议用户在使用服务的过程中,对模型生成的内容进行适当的审核和过滤,以保证内容的安全性。 父主题: 使用前必读
Studio大模型开发平台提供了详细的质量评估报告,帮助用户全面了解数据集的质量情况。获取数据集评估报告步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估 > 评估任务”。 单击操作列“报告”可以查看详细的质量评估报告。
大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
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。