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如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 可以通过思维链的方式提高大模型在复杂推理任务中的准确率。 思维链是一种通过分步骤推理来提升大模型在复杂任务中表现的方法。通过引导模型思考问题的过程,可以使其在推理任务中得到更高的准确性,尤其是在涉及多步推理和复杂逻辑关系的任务中。
索的知识型Agent,如搜索问答助手、代码生成助手等,执行主体在大模型;另一种是针对复杂工作流场景的流程型Agent,如金融分析助手、网络检测助手等。 知识型Agent:以大模型为任务执行核心,用户通过配置Prompt、知识库、工具、规划模式等信息,实现工具自主规划与调用,优点是
单标签的标签文件示例,如1.txt文件内容如下所示: Cat 多标签的标签文件示例,如2.txt文件内容如下所示: Cat Dog 物体检测数据集标注文件说明 物体检测数据集支持格式为ModelArts PASCAL VOC 1.0。 要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应
部分,具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。 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力,对原始数据进行优化,确保其质量和一致性。同时,数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力,为大模型训练提供高质量的数据支撑。
基于标签路径提取HTML数据内容,并将其他与待提取标签路径无关的内容删除。 电子书内容提取 从电子书中提取出所有文本内容。 智能文档解析 从PDF(支持扫描版)或图片中提取文本,转化为结构化数据,持文本、表格、表单、公式等内容提取。 数据转换 个人数据脱敏 对文本中的电话号码、邮箱、身份证、车
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,能够帮助用户从多个维度检测和优化数据集的质量。平台预设了多种数据类型的基础评估标准,用户可以直接使用这些标准,也可以根据具体的业务需求创建自定义的评估标准。通过这种
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力,对原始数据进行优化,确保其质量和一致性。同时,数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力,为大模型训练提供高质量的数据支撑。 支持区域: 西南-贵阳一 使用数据工程准备与处理数据集 检测数据集质量 清洗数据集 发布数据集 模型开发工具链
视频类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建视频类数据集,创建时支持导入mp4或avi格式文件,同一文件夹下mp4或avi格式的所有视频文件会被同时上传导入,具体格式要求详见表1。 表1 视频类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 视频 mp4或avi
供的内部脱敏数据等。相关的数据格式包括但不限于:在线网页、离线word文档、离线txt文件、离线excel表格、离线PDF文件、扫描版word文档、扫描版PDF文件等。 微调数据要求: 数据格式样例:JSONL格式,每行是一条JSON,包含“context”和“target”两个字段。示例如下:
使用推理SDK 安装SDK 使用SDK前,需要安装“huaweicloud-sdk-core”和“huaweicloud-sdk-pangulargemodels”。 请在SDK中心获取最新的sdk包版本,替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在
创建工作流 支持开发者基于Agent平台创建工作流。创建工作流时,工作流默认包含了开始、结束和大模型组件。开发者可基于该工作流,添加更多的组件,实现业务流程的编排。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”,将跳转至Agent开发平台。