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评估文本类数据集 创建文本类数据集评估标准 创建文本类数据集评估任务 获取文本类数据集评估报告 父主题： 评估数据集
found：未找到x-auth-token参数。 token解析失败，请检查获取token的方法，请求体信息是否填写正确，token是否正确；检查获取token的环境与调用的环境是否一致。 token超时（token expires） ，请重新获取token，使用不过期的token。 请检查AK/SK
bleu-2：模型生成句子与实际句子在词组层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 bleu-3：模型生成结果和实际句子的加权平均精确率，数值越高，表明模型性能越好。 获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。对于训练异常或失败的任务也可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型
创建文本类数据集评估任务 创建数据集质量评估任务，基于评估标注对数据逐一评估其质量。 创建文本类数据集评估任务 获取数据集质量评估报告 查看数据集评估任务的进展和数据集质量。 获取文本类数据集评估报告 发布数据集 创建文本类数据集发布任务 创建发布数据集，并进行正式的发布操作，用于后续的训练任务。
过”。 全部数据评估完成后，评估状态显示为“100%”，表示当前数据集已经评估完成，可以回退到“评估任务”页面，查看，单击操作列“报告”，获取数据集质量评估报告。 父主题： 评估视频类数据集
标记数据集问题 全部数据评估完成后，评估状态显示为“100%”，表示当前数据集已经评估完成，可以回退到“评估任务”页面，查看，单击操作列“报告”，获取数据集质量评估报告。 父主题： 评估图片类数据集
关性，而负值则表示反向相关。 RQE 衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的相对误差的平方和。该值越小，代表模型性能越好。 获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。对于训练异常或失败的任务也可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型
标记数据集问题 全部数据评估完成后，评估状态显示为“100%”，表示当前数据集已经评估完成，可以回退到“评估任务”页面，查看，单击操作列“报告”，获取数据集质量评估报告。 父主题： 评估文本类数据集
和应用。 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力
应用百宝箱 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力
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。 发布数据集 创建数据集发布任务 创建数据集发布任务，并进行正式的数据集发布操作，可用于后续的训练任务。
数据工程常见报错与解决方案 数据工程常见报错及解决方案请详见表1。 表1 数据工程常见报错与解决方案 功能模块 常见报错 解决方案 数据获取 File format mismatch, require [{0}]. 请检查创建数据集时使用的数据，与平台要求的文件内容格式是否一致。
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。
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： 科技行业公司的[metric]利润和市值是多少？ 采用简单的逻辑规则进行替换，获取更多数据。此处将[metric]替换为“最大”、“最小”、“中位”、“总”等，示例如下： 科技行业公司的最大利润和市值是多少？ 科技行业公司的最小利润和市值是多少？
的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、万亿级别的预训练模型。此类大模型因具备更强的泛化能力，能够沉淀行业经验，并更高效、准确地获取信息。 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
学计算大模型等服务，便捷地构建自己的模型和应用 数据工程工具链：数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成部分，具备数据获取、清洗、配比和管理等功能，确保数据的高质量与一致性。工具链能够高效收集并处理各种格式的数据，满足不同训练任务的需求，并提供强大的数据存储和
学习率衰减比率（learning_rate_decay_ratio） 0.067 热身比例（warmup） 0.01 评估和优化模型 模型评估： 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线。本场景的一个Loss曲线示例如下： 图1 Loss曲线 通过观察，该Loss曲线随着迭代步数的增
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