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意义： 确保数据质量和适配性 数据发布功能通过数据评估和配比，确保发布的数据集满足大模型训练的高标准。这不仅包括数据规模的要求，还涵盖了数据质量、平衡性和代表性的保证，避免数据不均衡或不具备足够多样性的情况，进而提高模型的准确性和鲁棒性。 提高数据的多样性和代表性 通过合理的数据
行业经验，并更高效、准确地获取信息。 大模型的计量单位token指的是什么 令牌（Token）是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token，然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如，在英文中，有些组合单词会根
表面静态量默认包括地形高度、LAND_MASK和SOIL_TYPE，用于初始化模型状态并提供地表特性信息。当前不支持添加或去除这些静态量。 LAND_MASK：一个二维数组，表示模型网格中每个单元格是否是陆地。 SOIL_TYPE：表示地表土壤分类，影响土壤的物理和化学特性，如水分保持能力、热容量和导热性。 模型输出控制参数
准确性和智能化。 例如，当用户提出复杂查询时，传统搜索引擎可能仅返回一系列相关链接，而大模型则能够理解问题的上下文，结合多个搜索结果生成简洁的答案，或提供更详细的解释，从而进一步改善用户的搜索体验。 温度 用于控制生成文本的多样性和创造力。调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性。
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。 温度 调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性，反之，降低温度会使输出内容更加遵循指令要求但减少多样性，取值范围为0到1之间。
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。 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
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、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 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、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 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
化的客户需求；个性化服务：基于大模型的智能客服能够学习和适应用户的行为模式和偏好，提供更加个性化的服务。 农业 科学计算大模型包括全球中期天气要素模型和降水模型，可以对未来一段时间的天气和降水进行预测，全球中期天气要素模型和降水模型能够在全球范围内进行预测，不仅仅局限于某个地区。
用于控制生成结果的随机性。调高温度，会使得模型的输出更具多样性和创新性；降低温度，会使输出内容更加遵循指令要求，但同时也会减少模型输出的多样性。 意图配置 意图1 配置相关意图关键字信息。 在意图输入框中输入意图描述信息，描述信息为针对该类别的描述语句或者关键词，也将作为大模型进行推理和分类的依据。意图数量为2 ~
训练指标说明 模型 训练指标 指标说明 科学计算大模型 Loss 训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，通常情况下越小越好。这里代表高空Loss（深海Loss）和表面Loss（海表Loss）的综合Loss。 一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即
例如，对于一些常见的问答场景（如常见百科问题），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。
配比图片类数据集 数据配比是将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”的过程，确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求，可跳过此章节至流通图片类数据集。 创建图片类数据集配比任务 创建图片类数据集配比任务步骤如下： 登录ModelArts St
NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型的训练分为两个关键阶段：预训练和微调。 预训练阶段：在这一阶段，模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础，如阅读理解、文本生成和情感分析，但它还未能针对特定任务进行优化。 针对预训练阶段，还
配比文本类数据集 数据配比是将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”的过程，确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求，可跳过此章节至流通文本类数据集。 创建文本类数据集配比任务 创建文本类数据集配比任务步骤如下： 登录ModelArts St
保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持，帮助用户高效管理和处理数据，提升数据质量和处理效率，为大模型开发提供坚实的数据基础。 数据工程包含的具体功能如下： 数据获取：数据获取是数据工程的第一步，支持将不同来源和格式的数据导入平台。 支持的接入方式：通过OBS服务导入数据。
提升数据治理的效率和效果。 通过整合上述功能，数据工程在AI研发中不仅帮助用户高效构建高质量的训练数据集，还通过全流程的数据处理和管理，探索数据与模型性能的内在联系，为模型训练和应用提供坚实的数据基础，推动了模型的精确训练与持续优化，提升了AI应用开发的效率和成果的可靠性。 父主题：
均方根误差是预测值与真实值之间差异的平方和的均值的平方根。它用于衡量模型预测值与实际值之间的偏差，数值越小，表明模型预测的精度越高。 平均绝对误差 平均绝对误差是预测值与真实值之间绝对误差的均值。它同样用于衡量模型预测值与实际值之间的差异，数值越小，表明模型预测的准确性越高。 真实值和预测值 真实值和预测值在图表中的对比情况。
失、浪费和管理不善的情况？在社会建设专项资金的使用情况中，应规范操作，加强管理，及时纠正和化解建设过程中的解释、调取和留置问题，严防管理漏洞，保证应用资金的安全性和真实性。同时，应建立完善的监管机制，严格管理，加强监督，加强专项资金使用情况的评估，加强对建设过程的监管和评估，节约
率，降低能耗。 油气行业：进行地质分层，例如基于地质数据，对不同地层进行分类，识别储层和非储层，提高勘探和开发效率。进行岩性识别，例如对不同岩石类型进行分类，帮助识别岩石的性质和特征，指导钻井和开采。进行流体识别，例如根据测井数据，识别储层中的油、气、水等流体类型。 2024年1
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