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数据在进入模型训练阶段之前具备高质量，从而提升模型的效果和可靠性。数据评估的主要意义体现在以下几个方面： 确保数据质量：通过评估数据集的准确性、完整性和一致性，用户可以及时发现并修复数据中的问题，确保数据符合训练标准。 提升模型性能：高质量的数据集直接影响模型的训练效果。通过准确
发布其他类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练，需要独立创建一个“发布数据集”。 其他类数据集当前仅支持发布为“默认格式”，操作步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护？ 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面？ 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优？ 如何判断盘古大模型训练状态是否正常？ 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答？ 盘古大模型是否可以自定义人设？ 更多 大模型概念类 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护？ 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面？
数据托管服务 包周期计费 托管单元 预付费，按照订单的购买周期结算 1个月~1年 训练服务 训练服务 按需计费 训练单元 后付费，根据服务实际消耗量计费 按实际任务时长，时长精确到秒。 包周期计费 训练单元 预付费，按照订单的购买周期结算 1个月~1年 推理服务 推理服务 包周期计费
理数据集资源，以便在模型训练和分析时灵活调用，确保数据资产的规范性与安全性。 模型资产：平台提供的模型资产涵盖了预置或训练后发布的模型，所有这些模型将存放于空间资产中进行统一管理。用户可查看预置模型的历史版本和操作记录，还可以执行模型的进一步操作，包括训练、压缩、部署等。此外，平
大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 调用NLP大模型
据集的删除功能，使用户能够对数据集进行灵活管理和调整。在模型训练和数据分析过程中，用户可以根据需求调用这些数据集，确保数据的准确性与安全性，从而提升数据资产的利用率。 模型资产：模型资产包括用户试用、订购或在平台上训练后发布的模型，这些模型统一存储在模型资产中，便于集中管理。用户
开发盘古科学计算大模型 使用数据工程构建科学计算大模型数据集 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型
户），并授权控制他们对华为云资源的访问范围。例如，您的员工中有负责软件开发的人员，您希望他们拥有接口的调用权限，但是不希望他们拥有训练模型或者访问训练数据的权限，那么您可以先创建一个IAM用户，并设置该用户在盘古平台中的角色，控制对资源的使用范围。 IAM权限 默认情况下，管理员
提下，有效激发模型能力。 “提示词撰写” 和“提示工程”有什么区别 提示词撰写实际上是构建一些问答对数据，用于模型的训练，会更新模型参数，而提示工程不涉及模型训练，仅通过提示词的优化来达到提升模型输出效果的目标。 什么是好的提示词 好的提示词内容明确且具体，能够指导语言模型稳定输
更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例，让模型先学习后回答，在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例，新样例必须多样化、不能重复等，否则可能会直接嫁接前文样例的内容，也可以约束只是让它学习参考样例的xxx生成思路、xxx风格、xxx生成方法等。 零样本
足用户多任务多场景需求，提高开发/标注效率>10X。 0代码，模型开发“简” ModelArts Studio大模型开发平台预置盘古系列预训练大模型，支持快速开发，全程0代码开发，极大降低大模型开发门槛。 功能强，Agent开发“好” Agent开发提供便捷搭建大模型应用功能，并
数据集最大10TB。 网页 html 数据集最大100万个文件，单文件最大10GB，整个数据集最大10TB。 预训练文本 jsonl jsonl格式：text表示预训练所使用的文本数据，具体格式示例如下： {"text":"盘古大模型，是华为推出盘古系列AI大模型，包括NLP大模
在购买后，如果发现当前计费模式无法满足业务需求，您还可以变更计费模式。详细介绍请参见变更计费模式。 计费项 盘古大模型的计费项由模型订阅、数据资源、训练资源和推理资源费用组成。了解每种计费项的详细信息，请参考计费项。 续费 包周期资源到期后，如果您想继续使用服务，需要在保留期内进行手动续费
使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古预置NLP大模型进行对话问答，包含两种方式：使用“能力调测”功能和调用API接口。 您将学习如何使用“能力调测”功能调试模型超参数、如何调用盘古NLP大模型API以实现智能化对话问答能力。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型，
具体格式示例如下： 图片+QA对 图片支持tar，QA对支持jsonl 图片+QA对是指将一张图片和与之相关的问题及答案配对在一起，用于训练模型让其能够理解图片内容并回答与图片相关的问题。 图片：图片以tar包格式存储，可以多个tar包。tar包存储原始的图片，每张图片命名要求唯一（如abc
推理任务中得到更高的准确性，尤其是在涉及多步推理和复杂逻辑关系的任务中。 具体做法如下： 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
繁华的城市，人们穿着古代的服饰，用着他听不懂的语言交谈。他意识到自己真的穿越了。李晓在宋朝的生活充满了挑战。他必须学习如何使用新的语言，适应新的生活方式。他开始学习宋朝的礼仪，尝试理解这个时代的文化。在宋朝，李晓遇到了许多有趣的人。他遇到了一位名叫赵敏拿来的小女孩，她聪明伶俐，让
置“拓展信息”。 拓展信息包括“标签设置”与“数据版权”： 标签设置。通过标签设置，可以给数据集添加行业、语言、标签信息。 数据版权设置。训练模型的数据集除用户自行构建外，也可能会使用开源的数据集。数据版权功能主要用于记录和管理数据集的版权信息，确保数据的使用合法合规，并清晰地了
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