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创建视频类数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对视频数据集预设了一套评估标准，涵盖了视频的清晰度、帧率、完整性、标签准确性等多个质量维度，用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准，可跳过此章节至创建视频类数据集评估任务。
创建图片类数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对图片数据集预设的一套评估标准，涵盖了图像清晰度、分辨率、标签准确性、图像一致性等多个质量维度，用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准，可跳过此章节至创建图片类数据集评估任务。
果，即回答中反复出现某一句话或某几句话。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 推理参数设置：请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”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。
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
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
avi或.mp4格式，标注格式为.json。必须包含两个及以上后缀名字为avi或mp4的文件。 每个视频时长要大于128s，FPS>=10，且测试集训练集都要有视频。数据集最大100万个文件，单文件最大10GB，整个数据集最大10TB。 支持视频的格式包括常见的mp4和或avi格式文
和古老的种类而闻名。中华鲟是一种濒危物种，主要原因是过度捕捞和生境破坏。2. **长江白鲟**：长江白鲟是长江特有的大型淡水鱼类，与中华鲟相似，也是一种濒危物种。长江白鲟 orangutanpuls.org的消失标志着长江生态系统出现了严重的问题。3. **草鱼**：草鱼是长江流
控制生成文本多样性和质量。调高核采样可以使输出结果更加多样化。 最大口令限制 用于控制聊天回复的长度和质量。 话题重复度控制 用于控制生成文本中的重复程度。调高参数模型会更频繁地切换话题，从而避免生成重复内容。 词汇重复度控制 用于调整模型对频繁出现的词汇的处理方式。调高参数会使模型减少相同词汇的重复使用，促使模型使用更多样化的词汇进行表达。
对视频的基础质量（清晰度、亮度、模糊、画面抖动重影、低光过曝、花屏等）进行评分。分值范围(0, 1)，数值越高质量越好，评分>0.05可认为是视频基础质量较高的视频。 美学评分 从内容（吸引人，清晰度）、构图（目标物位置良好）、颜色（有活力，令人愉悦）、光线（光线明显有对比度）、轨迹（连续
的处理流程。 意图识别组件一般位于工作流前置位置。在对用户的输入进行意图识别时，意图识别组件会通过大模型推理，匹配用户输入与开发者预先定义的描述类别的关键字，并根据匹配结果流向对应处理流程。 在左侧组件面板中拖拽出一个“意图识别”组件，并放置在工作流中。 单击画布中的“意图识别”组件，打开参数配置页面。
指的是噪音的频率，在生成Perlin噪音时，可以将多个不同频率的噪音叠加在一起，以增加噪音的复杂度和细节。每个频率的噪音称为一个octave，而叠加的octave数越多，噪音的复杂度也就越高。 取值范围：[1, 10)。 ensemble_noise_perlin_x 否 Double
的数据支持。 视频数据质量标准 V1.0：ModelArts Studio大模型开发平台针对视频数据集预设了一套评估标准，涵盖了视频的清晰度、帧率、完整性、标签准确性等多个质量维度。该标准帮助用户评估和优化视频数据的质量，确保数据符合大模型训练的要求，提升模型的精度与可靠性。用户
指的是噪音的频率，在生成Perlin噪音时，可以将多个不同频率的噪音叠加在一起，以增加噪音的复杂度和细节。每个频率的噪音称为一个octave，而叠加的octave数越多，噪音的复杂度也就越高。 ensemble_noise_perlin_y 用于选择集合预报的Perlin加噪y纬度方向的尺度。
模型训练：使用处理后的数据集训练模型。 超参数调优：选择合适的学习率、批次大小等超参数，确保模型在训练过程中能够快速收敛并取得良好的性能。 开发阶段的关键是平衡模型的复杂度和计算资源，避免过拟合，同时保证模型能够在实际应用中提供准确的预测结果。 应用与部署：当大模型训练完成并通过验证后，进入应用阶段。主要包括以下几个方面：
上线标注后的数据集 对标注后的数据集执行上线操作。 评估数据集（可选） 创建数据集评估标准 创建数据集评估标准。可以评估文本通顺性、图文内容一致性、视频清晰度等。 创建数据集评估任务 创建数据集质量评估任务，并基于评估标注对数据逐一评估其质量，评估后的数据可以用于模型训练。 获取数据集评估报告 查看数据集评估任务的进展和数据集质量。
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量和完善度有关。一个提示词可以包含您传递到模型的指令或问题等信息，也可以包含其他种类的信息，如上下文、输入或示例等。您可以通过这些元素来更好地指导模型
可搭建出任务流程，场景的组件包括LLM节点、Code节点、Branch节点等，优点是可扩展能力强，用户适当使用低码开发，缺点是对话交互智能度不高，复杂场景下分支多，难以维护。 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
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。建议将不同文本构建为不同的场景，甚至将同一段文本构建为多个不同的场景。
本样例场景实现NLP大模型的训练操作。 步骤7：压缩NLP大模型 本样例场景实现NLP大模型的压缩操作。压缩是指通过减少模型的参数量或计算复杂度，在尽量保持模型性能的前提下，减小其存储需求和推理时间，从而提升模型的部署效率，尤其在资源受限的环境中具有重要意义。常见的压缩方法包括剪枝、量化、知识蒸馏等。
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