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据在进入模型训练前的高质量标准。 数据发布:平台支持将处理后的数据集发布为多种格式,包括默认格式和盘古格式。尤其对于文本类和图片类数据集,平台支持将其转换为专门用于训练盘古大模型的盘古格式,为后续模型训练提供高效的数据支持。 通过整合上述功能,数据工程模块不仅帮助用户高效构建高质
气象类加工算子能力清单 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持气象类数据集的加工操作,气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类加工算子能力清单
Logo识别 识别视频中是否包含Logo。 视频黑边识别 识别视频中是否包含黑边。 密集文字识别 识别视频中是否包含密集文字,达到密集文字面积占比的视频则为含密集文字视频,一般裁剪面积占比≥7%为密集文字视频。 父主题: 数据集加工算子介绍
平台支持发布的数据集格式为默认格式、盘古格式、自定义格式,可按需进行数据集格式转换。 默认格式:平台默认的格式。 盘古格式:训练盘古大模型时,需要进行数据集格式转换。当前仅文本类、图片类数据集支持转换为盘古格式。 自定义格式:文本类数据集可以使用自定义脚本进行数据格式转换。 父主题: 使用数据工程准备与处理数据集
选择合适的模型,从而提高模型的整体效果,详见表1。 此外,不同类型的NLP大模型在训练过程中,读取中文、英文内容时,字符长度转换为Token长度的转换比有所不同,详见表2。 表1 不同系列NLP大模型对处理文本的长度差异 模型支持区域 模型名称 可处理最大Token长度 说明 西南-贵阳一
为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码? 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 云图说 通过云图说,带您了解华为云 OCR基础课程 介绍文字识别服务的产品、技术指导和使用指南 OCR系列介绍 文字识别服务在计算机视觉的重要性、基本技术和最新进展 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦!
练和优化提供高质量的视频数据支持。 图片数据质量标准 V1.0: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。该标准帮助用户系统地评估和优化图片数据的质量,确保数据符合模型训练的要求
Studio大模型开发平台支持标注操作的数据集类型如下: 文本类数据集,详见创建文本类数据集标注任务。 视频类数据集,详见创建视频类数据集标注任务。 图片类数据集,详见创建图片类数据集标注任务。 父主题: 标注数据集
您也可以鼠标单击已有应用右上角的,进行应用的复制、删除、复制ID操作。 在“创建应用”窗口中,填写应用名称与应用描述,单击左下角的图片可更换应用图标,单击“确定”,进入应用详情页面。 图1 填写应用名称与应用描述 图2 创建应用 配置Prompt builder,详见配置Prompt
数据集加工算子介绍 文本类加工算子能力清单 视频类加工算子能力清单 图片类加工算子能力清单 气象类加工算子能力清单 父主题: 加工数据集
评估数据集 数据集评估场景介绍 评估文本类数据集 评估视频类数据集 评估图片类数据集 父主题: 使用数据工程准备与处理数据集
加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集加工算子介绍 加工文本类数据集 加工视频类数据集 加工图片类数据集 加工气象类数据集 父主题: 使用数据工程准备与处理数据集
训练任务。 平台支持发布的数据集格式为默认格式、盘古格式,可按需进行数据集格式转换。 默认格式:平台默认的格式。 盘古格式:训练盘古大模型时,需要进行数据集格式转换。当前仅文本类、图片类数据集支持转换为盘古格式。 NLP大模型开发流程 ModelArts Studio大模型开发平
发布数据集 数据集发布场景介绍 发布文本类数据集 发布视频类数据集 发布图片类数据集 发布气象类数据集 发布预测类数据集 发布其他类数据集 父主题: 使用数据工程准备与处理数据集
标注数据集 数据集标注场景介绍 标注文本类数据集 标注视频类数据集 标注图片类数据集 父主题: 使用数据工程准备与处理数据集
数据集格式要求 文本类数据集格式要求 视频类数据集格式要求 图片类数据集格式要求 气象类数据集格式要求 预测类数据集格式要求 其他类数据集格式要求 父主题: 使用数据工程准备与处理数据集
应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符,用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中,变量名称可以是任意的文字,用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。 数据行数不小于10行,不大于50行。 数据不允许相同表头,表头数量小于20个。
大模型的计量单位token指的是什么 令牌(Token)是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token,然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如,在英文中,有些组合单词会根据语义拆分,如overweight会被设计为2个tok
型消除语义歧义性,识别用户查询意图,并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输入抽取关键信息并转换为JSON格式输出,以供下游操作,从而满足该场景下客户需求。 金融场景下,NL2JSON能力可以有效消除用户语义歧义性,提高数据处理的灵活
量的要求较大,如果您的无监督文档量级过小,达不到预训练要求,您可以通过一些手段将其转换为有监督数据,再将转换后的领域知识与目标任务数据混合,使用微调的方式让模型学习。 这里提供了一些将无监督数据转换为有监督数据的方案,供您参考: 基于规则构建:您可以通过采用一些简单的规则来构建有监督数据。比如: