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运营成本：企业可以通过智能客服处理大部分的常规问题，将人工客服释放出来处理更复杂、更个性化的客户需求；个性化服务：基于大模型的智能客服能够学习和适应用户的行为模式和偏好，提供更加个性化的服务。 农业 科学计算大模型包括全球中期天气要素模型和降水模型，可以对未来一段时间的天气和降水
场景中的业务逻辑较为简单、通用且易于理解，那么调整提示词是一个可行的方案。 例如，对于一般的常规问题解答等场景，可以通过在提示词中引导模型学习如何简洁明了地作答。 如果场景涉及较为复杂、专业的业务逻辑（例如金融分析、医疗诊断等），则需要更为精确的处理方式： 如果该场景的业务规则较
数据批量大小（batch_size） 8 训练轮数（epoch） 4 学习率（learning_rate） 7.5e-05 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
盘古科学计算大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建原始数据集 数据集是指用于模型训练或评测的一组相关数据样本，上传至平台的数据将被创建为原始数据集进行统一管理。 创建原始数据集 上线原始数据集 在正式发布数据集前，需要执行上线操作。 上线原始数据集
评估任务”，单击界面右上角“创建评估任务”。 图2 创建评估任务 在“数据集选择”页签选择需要进行评估的加工数据集，并设置抽样规格，即从数据集中抽取一定比例数据用于评估。 图3 选择数据集 单击“下一步”选择需要使用的评估标准。标准选择完成后，单击“下一步”设置评估人员。 图4 选择评估标注 图5
评估任务”，单击界面右上角“创建评估任务”。 图2 创建评估任务 在“数据集选择”页签选择需要进行评估的加工数据集，并设置抽样规格，即从数据集中抽取一定比例数据用于评估。 图3 选择数据集 单击“下一步”选择需要使用的评估标准。标准选择完成后，单击“下一步”设置评估人员。 图4 选择评估标注 图5
设置值 数据批量大小（batch_size） 4 训练轮数（epoch） 3 学习率（learning_rate） 3e-6 学习率衰减比率（learning_rate_decay_ratio） 0.01 热身比例（warmup） 0.1 评估和优化模型 模型评估： 您可以从平台的训练
评估任务”，单击界面右上角“创建评估任务”。 图2 创建评估任务 在“数据集选择”页签选择需要进行评估的加工数据集，并设置抽样规格，即从数据集中抽取一定比例数据用于评估。 图3 选择数据集 单击“下一步”选择需要使用的评估标准。标准选择完成后，单击“下一步”设置评估人员。 图4 选择评估标注 图5
单击“下一步”。在“已选择数据集配比”中，用户可以设置从数据集中抽取指定数量的数据用于训练。进行数据配比的目的是为了确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性，提升模型的泛化能力和性能。 图4 发布方式2 图5 数据集配比 设置发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型或三方
单击“下一步”。在“已选择数据集配比”中，用户可以设置从数据集中抽取指定数量的数据用于训练。进行数据配比的目的是为了确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性，提升模型的泛化能力和性能。 图4 发布方式2 图5 数据集配比 设置发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型或三方
、视频等，可以针对不同的数据和业务场景提供定制化的标注方案，满足多样化的需求。 增强模型的准确性与鲁棒性：准确的标注数据能够帮助模型更好地学习数据的潜在模式和规律，进而提高模型的性能、准确性和鲁棒性。 节省时间与成本：AI预标注可以显著减少人工干预，提高标注的效率和一致性，帮助用
数据资产：数据资产是指用户在平台上发布的所有数据集。这些数据集会被存储在数据资产中，用户可以随时查看数据集的详细信息，如数据格式、大小、配比比例等，同时平台会自动记录每个数据集的操作历史，例如创建、发布及上线等过程。为了进一步简化管理，平台还支持数据集的删除功能，使用户能够对数据集
GB，整个数据集最大10TB。json标注文件的详细说明请参见骨骼关键点坐标标注json文件说明。 视频+CV标注 视频+分类标注 数据源样本格式为.mp4格式，标注格式为.txt。每种类别的视频数需要大于50个，类别数量需要大于2，才能进行模型训练。数据集最大100万个文件，单
注不仅提高了标注效率，还能减少人为错误，提高标注的一致性和准确性。标注质量的提高直接增强了训练数据的有效性，确保训练模型时能获得更高质量的学习数据，从而推动模型性能的提升。 数据评估：数据的质量直接决定了大模型的表现，因此，数据质量评估在整个数据工程中占有重要地位。ModelArts
数据工程使用流程图 表3 数据工程使用流程表 流程 子流程 说明 导入数据至盘古平台 创建原始数据集 数据集是指用于模型训练或评测的一组相关数据样本，上传至平台的数据将被创建为原始数据集进行统一管理。 上线原始数据集 在正式发布数据集前，需要执行上线操作。 加工数据集（可选） 创建数据集加工任务
Cya：蓝澡浓度 (mg/m3) Irn：铁浓度 (nano mole/L) Nit：硝酸盐浓度 (micro mole/L) MLD：混合层深度 (m) 24h 1° 在60°S至65°N，180°W至180°E覆盖全球海洋主要海域（以下简称“全球海域”） 全球海浪模型 0m / SWH有效波高
洋生态和物理过程的输入变量。包括海平面气压、海表高度、总叶绿素浓度、叶绿素浓度、硅藻浓度、颗石藻浓度、蓝藻浓度、铁浓度、硝酸盐浓度、混合层深度、海表高度、有效波高等指标。不同模型的指标已页面展示为准。 深海变量 用于描述海洋深层的物理和化学特性，这些参数在海洋模型中用于模拟海洋内
f6785c", "created": 1687933298, "choices": [{"message": {"content": "学习"}}]} data:{"id": "cc4dfd25-27d0-41ca-a940-c78313f6785c", "created":
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