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数据标注”,单击页面右上角“创建标注任务”。 在“创建标注任务”页面选择需要标注的文本类数据集,并选择标注项。 选择标注项时,不同类型的数据文件对应的标注项有所差异,可基于页面提示进行选择。 单击“下一步”,可查看效果预览。 单击“下一步”,参考表1配置标注分配与审核。 表1 标注分配与审核配置
提供相关示例:在提示词中加入类似的示例,帮助模型学习解题的模式和思路。通过这些示例,模型能够理解如何通过不同的推理步骤逐渐得出结论。 例如,在数学问题中,可以通过展示从问题解析到公式应用再到最终解答的完整过程,帮助模型理解问题解决的逻辑。 引导模型分析:如果没有直接的示例或现有示例不适用,可以引导模型首先进
)。 在我的凭证下,您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中,您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域(Region) 从地理位置和网络时延维度划分,同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通
拥有数据工程数据评估-评估标准模块的所有权限,其余角色不具备。 评估作业员 拥有数据工程数据评估-评估作业模块的所有权限,其余角色不具备。 数据导入员 拥有数据工程数据获取-数据导入模块的所有权限,其余角色不具备。 数据加工员 拥有数据工程数据加工模块的所有权限,其余角色不具备。 数据发布员 拥有数据工程数据发布模块的所有权限,其余角色不具备。
于单一,甚至出现了复读机式的重复内容生成,则需要增加“话题重复度控制”的值。 知识问答:对于文本生成场景(开放问答、基于搜索内容回答等),从客观上来说,回答需要是确定且唯一的,建议降低“温度”或“核采样”的值(二者选其一调整)。若需要每次生成完全相同的回答,可以将“温度”置为0。
t应用在统一的入口进行管理,可以快速的掌握资产的使用情况、版本情况和溯源信息等。 海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据,涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容,帮助模型更好地理解和生成自然语言文本,适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样,还为模型提供了深度和广度
请注意输出格式中的key不要有语义重复,并且需要与前文要求中的key名字保持一致,否则模型会不理解是同一个key。 恰当的表述 可以尝试从英语的逻辑去设计提示词。 最好是主谓宾结构完整的句子,少用缩写和特殊句式。 应使用常见的词汇和语言表达方式,避免使用生僻单词和复杂的句式,防止机器理解偏差。
数值,以获得更真实和简洁的答案;在创造性的任务例如小说创作,可以适当调高回复随机性数值。建议不要与核采样同时调整。 核采样 模型在输出时会从概率最高的词汇开始选择,直到这些词汇的总概率累积达到核采样值。核采样值可以限制模型选择这些高概率的词汇,从而控制输出内容的多样性,取值范围为0
05, 10)。 模型结构参数 深度 用于定义深度学习网络的层数。数值越大,模型复杂性越高。模型参数量会增加。然而,这也会导致模型的结果文件变大,可能会占用大量的显存。在设置深度时,需要权衡模型的复杂性和显存的使用情况。推荐设置为[2, 6]。 补丁尺度 用于将气象场划分为多个