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比如,当前是第三轮对话,数据中的问题字段需要包含第一轮的问题、第一轮的回答、第二轮的问题、第二轮的回答以及第三轮的问题,答案字段则为第三轮的回答。以下给出了几条多轮问答的数据样例供您参考: 原始对话示例: A:你是谁? B:您好,我是盘古大模型。 A:你可以做什么? B:我可以做很多事情,比如xxxx
用于配置大模型的输出多样性。 包含取值: 精确的:模型的输出内容严格遵循指令要求,可能会反复讨论某个主题,或频繁出现相同词汇。 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。
选择“CV大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 选择“云上部署”。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安全护栏基础版,内置了默认的内容审核规则。 资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该
选择“预测大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 选择“云上部署”。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安全护栏基础版,内置了默认的内容审核规则。 资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该
选择“NLP大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 选择“云上部署”。 最大TOKEN长度 模型可最大请求的上下文TOKEN数。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安全护栏基础版,内置了默认的内容审核规则。 资源配置 计费模式 包年包月计费模式。
在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 云上部署:算法部署至平台提供的资源池中。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安全护栏基础版,内置了默认的内容审核规则。 资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,
型训练到模型调用的各个环节。平台支持全流程的模型生命周期管理,确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行,为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练:在模型开发的第一步,ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了丰富的训练工具与灵活的配置选项。用户可以
当前支持安全护栏基础版,内置了默认的内容审核规则。 资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述(选填) 设置部署任务的描述。 参数填写完成后,单击“立即部署”。
训练预测大模型时,所需的数据通常为表格格式,即由行和列组成的扁平化数据。具体要求如下: 行:每行代表一个样本。每行与其他行具有相同的列,并且顺序相同,这些行通常按照某种特定顺序排列。 列:每列表示一种特征。每列的数据类型应保持一致,不同列可以具有不同的数据类型。 顺序:表格中的行通常按照特定顺序排列。
高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基,它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据,才能提取出有价值的信息,从而更好地支持模型训练。因此,数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节,成为数据开发中不可或缺的重要步骤。 数据工程操作流程见图1、表1。
让模拟出的天气接近真实世界中的变化。 CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性,会对扰动本身做一定的评判,能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件,还可以用来评估预报结果的不确定性。
请检查创建数据集时使用的数据,与平台要求的文件内容格式是否一致。 content type [%s] not support, only [%s] support. 数据集中的内容不支持,请保证上传的数据格式与平台要求的一致。 get obs bucket folders error. 请检查OBS服务是否正常,是否可以访问OBS桶数据。
"target":"当然可以,基于你的兴趣,我推荐你阅读《自动驾驶的未来》。"}] 单个文件大小不超过50GB,文件数量最多1000个。 问答排序 jsonl、csv jsonl格式:context表示问题,targets答案1、2、3表示答案的优劣顺序,最好的答案排在最前面。 { "context":"context内容"
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。 标注图片类数据集、标注视频类数据集 发布图片、视频类数据集 评估图片、视频类数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估
数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。通过合理的配比,确保数据集的多样性、平衡性和代表性,避免因数据分布不均而引发的问题。 配比文本类数据集 流通文本类数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”,用于后续模型训练等操作。 平台支持发布的数据集格式为默认格式、盘古格式。
理资源的扩缩容,即在当前资源的基础上扩充或缩小对应的资源。 资源扩缩容的步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,单击页面右上角“订购管理”。 在“订购管理”页面,单击“资源订购”页签,在资源列表单击操作列“扩缩容”。 在“扩缩容”页面完成当前资源的扩缩容操
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/
数据集的整体质量。 数据发布:平台提供了数据评估、数据配比、数据流通的发布操作,旨在通过数据质量评估与合理的比例组合,确保数据满足大模型训练的多样性、平衡性和代表性需求,并促进数据的高效流通与应用。 数据评估:数据评估通过对数据集进行系统的质量检查,依据评估标准评估数据的多个维度,旨在发现潜在问题并加以解决。
生成的内容结尾必须要引导观众购买; 6.生成的内容必须紧扣产品本身,突出产品的特点,不能出现不相关的内容; 7.生成的内容必须完整,必须涵盖产品介绍中的每个关键点,不能丢失任何有价值的细节; 8.生成的内容必须符合客观事实,不能存在事实性错误; 9.生成的内容必须语言通顺; 10.生成的内容中不能出现“带货口播”等这一类字样;
科技行业公司的最大利润和市值是多少? 科技行业公司的最小利润和市值是多少? 科技行业公司的中位利润和市值是多少? 科技行业公司的总利润和市值是多少? … 来源四: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,再基于大模型(比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模