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词并生成相关的输出。这是因为模型通过学习大量的训练数据,逐渐建立起对特定模式、结构和语言的理解,因此,提示词中包含的关键词、句式和语境如果与训练数据中的模式接近,模型能够“回忆”并运用已学习的知识和指令。 不同模型间效果差异。 由于不同厂商采用的训练策略和数据集差异,同一提示词在
所示: 其中,单个cls类别目录下的每个三级目录为一个样本,例如cls1文件的样本为aa和bb。 所有样本文件夹(如 aa)包含的图片数量相等,例如cls1样本aa和bb、cls1样本aa和cls2的样本cc。 每个样本文件夹(如 aa)可以视为一个视频片段,其中每张图片代表视频
加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集清洗算子介绍 加工文本类数据集 加工图片类数据集 加工视频类数据集 加工气象类数据集 管理加工后的数据集 父主题: 使用数据工程构建数据集
发布数据集 数据集发布场景介绍 发布文本类数据集 发布图片类数据集 发布视频类数据集 发布气象类数据集 发布预测类数据集 发布其他类数据集 管理发布后的数据集 父主题: 使用数据工程构建数据集
成”,模型将基于问题进行回答。 图1 使用预置服务进行文本对话 可以尝试修改参数并查看模型效果。以修改“核采样”参数为例,核采样控制生成文本的多样性和质量: 当“核采样”参数设置为1时,保持其他参数不变,单击“重新生成”,再单击“重新生成”,观察模型前后两次回复内容的多样性。 图2
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标准,包括NLP、视频和图片数据,用户可根据
力。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的预测大模型,以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-Predict-Table-Cla-2
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
展数据集,增强训练模型的多样性和泛化能力。 合成文本类数据集 标注文本类数据集 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。 标注文本类数据集 发布文本类数据集
“数据导入”功能,将存储在OBS中的数据导入至平台进行使用。 具体操作步骤如下: 上传数据至OBS:将本地数据上传至OBS服务,请详见通过控制台快速使用OBS。 使用数据导入功能:通过平台提供的“数据导入”功能,将数据从OBS导入到平台。 父主题: 大模型使用类问题
能模型)来获取有监督场景。一个比较常见的方法是,将无监督的文本按照章节、段落、字符数进行切片,让模型基于这个片段生成问答对,再将段落、问题和答案三者组装为有监督数据。使用模型构建的优点是数据丰富度更高,缺点是成本较高。 当您将无监督数据构建为有监督数据时,请尽可能保证数据的多样性
该字段。用户Token请参考认证鉴权中的“Token认证”。 公有云API同时支持使用AK/SK认证,AK/SK认证是使用SDK对请求进行签名,签名过程会自动往请求中添加Authorization(签名认证信息)和X-Sdk-Date(请求发送的时间)请求头。AK/SK认证的详细说明请参见:AK/SK。
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