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部署推理服务后,可以采用人工评测的方案来评估模型效果。如下提供了本场景可能存在的常见问题,若在评测过程中出现如下问题,可以参考解决: 问题一:JSON字段缺失、JSON字段或值错误。 解决方案:对于这几种情况,需要在微调数据中增大该缺失字段的数据比例,同时也可以在Prompt中加入对该字段的强调。
产为用户提供了集中管理和高效操作的基础,便于用户实现统一查看和操作管理。 数据资产:用户已发布的数据集将作为数据资产存放在空间资产中。用户可以查看数据集的详细信息,包括数据格式、大小、配比比例等。同时,平台支持数据集的删除等管理操作,使用户能够统一管理数据集资源,以便在模型训练和
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。 训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而导致过拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数中的
全球中期天气要素预测模型、降水模型选择建议: 科学计算大模型的全球中期天气要素预测模型、降水模型,可以对未来一段时间的天气和降水进行预测,具备以下优势: 高时间精度:全球中期天气要素预测模型可以预测未来1、3、6、24小时的天气情况,降水模型可预测未来6小时的降水情况。高时间精度对于农
75 1.5 N2 0.88 1.24 N4 0.75 1.5 针对Token转换比,平台提供了Token计算器功能,可以根据您输入的文本计算Token数量,您可以通过以下方式使用该功能: 在左侧导航栏选择“能力调测”,单击右下角“Token计算器”使用该功能。 使用API调用To
据质量标准 V1.0”,单击评估标准名称,可以查看具体的评估项。 图1 预置图片类数据集评估标准 在“人工评估标准”页面,单击“创建标准”,选择预置标准作为参考项,并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”,编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项,或创建自定义评估项
构,自定义创建独立的工作空间。 每个工作空间在资产层面完全隔离,确保资产的安全性和操作的独立性,有效避免交叉干扰或权限错配带来的风险。用户可以结合实际使用场景,如不同的项目管理、部门运营或特定的研发需求,划分出多个工作空间,实现资产的精细化管理与有序调配,帮助用户高效地规划和分配任务,使团队协作更加高效。
应用介绍 在Agent开发平台上,用户可以构建两种类型的应用: 知识型Agent:以大模型为任务执行核心,适用于文本生成和文本检索任务,如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息,使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点:零代码开发,对话过程智能化。
一旦输入了一个从未出现过的数据(目标任务相同),回答却完全错误。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: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “
在训练样本中,或虽未出现但和训练样本差异很小的问题,回答完全错误。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: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的
大模型(Large Models)通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理(NLP)等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤: 数据集准备:大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此,数据集准备是模型开发的第一步。首先,需要根据业务需求收集相
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 A:你可以讲个笑话吗? B:当然可以啦,以下是xxxx A:可以把这个笑话改成xxxx B:好的,以下是修改后的xxxx 拼接后的微调数据格式示例:
图像分类数据集支持格式为ModelArts image classification 1.0。 要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应,标注文件txt中可以放单标签,也可以放多标签。 当目录下存在对应的txt文件时,以txt文件内容作为图像的标签。 示例如下所示,impo
图4 多场景测试-复杂对话场景 优化Prompt设计:从prompt设计维度来看,可以通过以下方式进行优化: 清晰的输入指令: 在翻译场景中,明确的输入指令将提升工作流的运行效果。例如:prompt可以设计为:请将以下中文句子翻译成英文:“我喜欢吃苹果”。通过这种明确的指令,更容易生成准确的翻译结果。
如果在创建文本类数据集标注任务时启用了标注审核功能,则在完成标注后可以在“标注审核”页面审核标注结果。 创建标注任务时如果指定了审核人员,则审核人员可以审核数据集,管理员(主账号)可以对所有数据集进行审核。 对于审核不合格的数据可以填写不合格原因并驳回给标注员重新标注。 审核文本类数据集标注结果的步骤如下:
着重要作用。用户可以通过提示词工程来提高大语言模型的安全性,还可以赋能大语言模型,如借助专业领域知识和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
示词优化的前提,基础提示词生成效果差,优化只会事倍功半。 例如,文学创作类可以使用“请创作一个关于{故事主题}的故事”,邮件写作类可以使用“根据以下信息,写一封商务电子邮件。{邮件内容描述}”,摘要任务可以使用“请根据以下内容生成摘要。\n{文本内容}”。\n为换行符。 补说明
缩。 模型部署:平台提供了一键式模型部署功能,用户可以轻松将训练好的模型部署到云端或本地环境中。平台支持多种部署模式,能够满足不同场景的需求。通过灵活的API接口,模型可以无缝集成到各类应用中。 模型调用:在模型部署后,用户可以通过模型调用功能快速访问模型的服务。平台提供了高效的
该大类别进一步细分为多个子类。这种方式可以更精细地表示视频中涉及的不同对象或情境。 图2 多层级分类示例-声音分类 文本描述:如图3,文本描述允许标注者以文字的形式为视频片段提供更详细的说明或描述。该描述不仅可以包含视频中的内容信息,还可以包括视频中的场景、动作、事件或其他细节。
查看数据集基本信息。在“基本信息”页签,可以查看数据详情、数据来源以及扩展信息。 下载原始数据集。在“数据预览”页签,可以查看数据内容,单击右上角“下载”即可下载原始数据集。 查看数据血缘。在“数据血缘”页签,可以查看当前数据集所经历的完整操作,如加工、标注等。 查看操作记录。在“操作记录”页签,可以查看当前数