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应用提示词生成面试题目 应用场景说明:将面试者的简历信息输入给大模型,基于简历生成面试问题,用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题: 提示词应用示例
化能力,意图理解能力弱,转人工频率极高。面对活动等时效性场景,智能客服无回答能力。提高服务效率:大模型智能客服可以7x24小时不间断服务,相较于人工客服,可以处理更多的客户咨询,且响应速度快;降低运营成本:企业可以通过智能客服处理大部分的常规问题,将人工客服释放出来处理更复杂、更
概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源,将先进的AI算法集成在预训练大模型中,打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型(NLP大模型、科学计算大模型)在ModelArts Studio大模型开发平台部署后,可以通过API调用推理接口。
确的标签,从而为模型训练提供有效的监督信号。标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度,因此高效、准确的标注过程至关重要。数据标注不仅仅是人工输入,它还涉及对数据内容的理解和分类,以确保标签精准地反映数据的特征和用途。 为了帮助用户高效、准确地完成数据标注任务,ModelArts
等指标,进行横向(相同训练数据+不同规格的通用模型)或纵向(不同训练数据训练的多个模型版本)对比来判断训练过程是否出现了问题。 人工评测:您可以采用人工评测的方式,参照目标任务构造评测集,通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。 父主题: 大模型微调训练类问题
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 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练
数据标注:对于无标签的数据,平台支持进行标注或重新标注,以提升数据集的标注质量。针对文本和图片类数据集,平台还提供AI预标注功能,利用盘古大模型的智能能力,显著降低人工标注的工作量和成本,从而提高标注效率。 数据评估:平台支持对处理后的数据进行质量评估,生成详细的质量评估报告。这些报告能够帮助用户检验数据
、视频类数据集通过AI预标注技术提升标注效率。AI预标注功能通过自动化的方式为数据集生成初步的标签,用户可以在此基础上进行人工审核和修正,从而大幅度减少人工标注的工作量和时间成本。此外,AI预标注不仅提高了标注效率,还能减少人为错误,提高标注的一致性和准确性。标注质量的提高直接增
员。 对于使用AI进行预标注的视频Caption任务可设置以下两种方式的“标注要求”: 选择“全部标注”:要求标注人员需要对全部的数据进行人工标注后才可提交标注结果。 选择“可部分标注”:允许标注人员在确认AI预标注满足要求后,直接使用AI预标注功能完成数据集的标注并提交标注结果。
员。 对于使用AI进行预标注的图片Caption任务可设置以下两种方式的“标注要求”: 选择“全部标注”:要求标注人员需要对全部的数据进行人工标注后才可提交标注结果。 选择“可部分标注”:允许标注人员在确认AI预标注满足要求后,直接使用AI预标注功能完成数据集的标注并提交标注结果。
来源一:互联网开源数据集,如政府网站网页、政府在线问答公开数据、政务百科等。 来源二:特定的私域数据,针对于具体场景和项目需求,收集相关的文本数据。比如通过与当地政府的政数局进行合作,获取政府部门提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
盘古-NLP-N2-基础功能模型 准备训练数据 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:基于人工泛化的真实业务场景数据。 来源三:基于简单规则槽位泛化的真实业务场景数据。示例如下: 原始问题: 科技行业公司的平均利润和市值是多少? 识别原始问题中的槽位:
此版本在Studio上首次发布,用于海洋基础要素预测,支持在线推理、能力调测特性,可以Snt9B3部署,可支持1个推理单元部署推理。 Pangu-AI4S-Ocean_Regional_24h-20241030 此版本在Studio上首次发布,用于区域海洋基础要素预测,支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性,基于
本支持全量微调、LoRA微调、INT8量化、断点续训、在线推理和能力调测特性。 Pangu-NLP-N1-Chat-128K-20241030 128K 此版本是2024年10月发布的十亿级模型版本,支持128K序列长度在线推理。基于Snt9B3卡支持8卡推理部署,此模型版本仅支
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。 方
用于天气基础要素预测,时间分辨率为1小时。 支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性,基于Snt9B33,支持1个训练单元训练及1个推理单元部署。 Pangu-AI4S-Weather_3h-20241030 用于天气基础要素预测,时间分辨率为3小时。 支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性,基于Snt9B
INT8量化、断点续训、在线推理和能力调测特性。单卡部署4K模型版本支持64并发,单卡部署32K模型版本支持32并发。 Pangu-NLP-N1-Chat-128K-20241030 128K 此版本是2024年10月发布的十亿级模型版本,支持128K在线推理。基于Snt9B3卡
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ts Studio大模型开发平台承载,它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深,带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格,您将更全面地
查询推理作业详情 功能介绍 根据创建推理作业获取的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致,可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后,在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。