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际应用中的可靠性和稳定性。 数据配比:平台支持对文本、图片类数据进行数据配比。用户在勾选数据集时可以勾选多条,通过调整不同来源或类型数据的比例,以优化模型训练过程。通过数据配比可以确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性,提高模型的泛化能力和性能。 数据发布:平台支持数据集发布
计,旨在为开发者提供简单、高效的大模型开发和部署方式。平台配备数据工程、模型开发、应用开发三大工具链,帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。通过该平台,企业可根据需求选择合适的盘古NLP大模型、CV大模型、预测大模型、科学计算大模型、专业大模型等服务,便捷地构建自己的模型和应用。
本场景不涉及自监督训练,无需准备自监督数据。 微调数据来源: 来源一:真实业务场景数据。 来源二:基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析,通过人工标注部分数据样例,然后利用大模型(如盘古提供的任意规格的基础功能模型)采用self-instruct等方式,泛化出更多的业务场景数据。
、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。
评测指标(自动评测-使用评测模板) 指标说明 评测得分 每个数据集上的得分为模型在当前数据集上的通过率;评测能力项中若有多个数据集则按照数据量的大小计算通过率的加权平均数。 综合能力 综合能力是计算所有数据集通过率的加权平均数。 表3 NLP大模型人工评测指标说明 评测指标(人工评测) 指标说明
言模型交互、对接,以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。用户可以通过提示词工程来提高大语言模型的安全性,还可以赋能大语言模型,如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型的能力。 提示词基本要素 您可以通过简单的提示词(Prompt)获得大量结果,但结果的质量与您提供的信息数
表1 预置数据指令清单 指令分类 指令名称 指令描述 生成问题 问题改写为更低难度 该指令可以通过用户输入的问题,使大模型按要求生成一个难度更低、更为简单的问题。 问题改写为更高难度 该指令通过用户输入的问题,使大模型按要求生成一个难度更高、更为复杂的问题。 基于提问生成作答要求 该
如何让大模型按指定风格或格式回复 如何分析大模型输出错误回答的根因 为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决
表11 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 suggestion String 审核结果:block表示未通过。 reply String 兜底回复:审核未通过时兜底回复为有效回复,兜底策略。 状态码: 400 表12 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_msg
单击“审核”可进入审核页面审核数据。 如果需要将该审核任务移交给其他人员,可以单击“移交”,并设置移交人员以及移交数量,单击“确定”。 进入审核页面后,可通过单击“通过”或“不通过”逐一对数据进行审核,直至所有数据审核完成。 在完成数据标注审核后,需在“数据标注 > 任务管理”页面单击“生成”,生成加工数据集。
单击“审核”可进入审核页面审核数据。 如果需要将该审核任务移交给其他人员,可以单击“移交”,并设置移交人员以及移交数量,单击“确定”。 进入审核页面后,可通过单击“通过”或“不通过”逐一对数据进行审核,直至所有数据审核完成。 在完成数据标注审核后,需在“数据标注 > 任务管理”页面单击“生成”,生成加工数据集。
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。 图片去重 通过把图片结构化处理后,过滤重复的图片/图文对数据。
单击“审核”可进入审核页面审核数据。 如果需要将该审核任务移交给其他人员,可以单击“移交”,并设置移交人员以及移交数量,单击“确定”。 进入审核页面后,可通过单击“通过”或“不通过”逐一对数据进行审核,直至所有数据审核完成。 在完成数据标注审核后,需在“数据标注 > 任务管理”页面单击“生成”,生成加工数据集。
查看评估进展 评估完成后,可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中,“预期结果”表示变量值(问题)所预设的期望回答,“生成结果”表示模型回复的结果。通过比对“预期结果”、“生成结果”的差异可以判断提示词效果。 父主题: 批量评估提示词效果
)。 部分模型资产支持边缘部署方式,若选择“边缘部署”: 本地挂载路径(选填):在容器内部将卷挂载的本地路径。挂载后,容器中的应用程序可以通过这个路径访问宿主机上的数据。 资源池:选择部署模型所需的边缘资源池,创建边缘资源池步骤请详见创建边缘资源池。 CPU:部署需要使用的最小CPU值(物理核)。
"role": "system", "content": "请用幼儿园老师的口吻回答问题,注意语气温和亲切,通过提问、引导、赞美等方式,激发学生的思维和想象力。" }, { "role": "user",
自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据,因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习
若目标任务本身需要生成的长度已经超过模型上限,建议您替换可支持更长长度的模型。 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常截断的数据,可以通过规则进行清洗。 父主题: 大模型微调训练类
帮助用户高效地规划和分配任务,使团队协作更加高效。 此外,平台配备了完善的角色权限体系,覆盖超级管理员、管理员、模型开发工程师等多种角色。通过灵活的权限设置,每位用户能够在其对应的权限范围内安全高效地操作平台功能,从而最大程度保障数据的安全性与工作效率。 父主题: 创建并管理盘古工作空间
或“核采样”等参数的设置,适当增大其中一个参数的值,可以提升模型回答的多样性。 数据质量:请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据,可以通过规则进行清洗。 训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而导致过拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”