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其中,before文件夹:包含变化前的图片,每幅图片需与变化后的图片同名、同尺寸。 after文件夹:包含变化后的图片,每幅图片需与变化前的图片同名、同尺寸。 label文件夹:包含与变化前和变化后图片同名、同尺寸的PNG文件。每个像素值代表该位置对应的类别信息,类别应是连续的且从0开始。 视频分类 图片 导
微调 图片+检测标注 图片+xml 训练CV大模型所需数据量 初期启动训练时,每种模型类别先提供1000张已标注的图片数据进行训练,后续根据验证结果再动态提供数据迭代。 图片中需要识别的目标是清晰可见的,没有遮挡、模糊等特征破坏问题。图片中的目标大小显著,目标物体在不放大图片的情况下人眼清晰可见。
如图1,以标注图片Caption数据为例,逐一标注图片的Caption描述,下方展示了AI预标注的Caption。 图1 图片类数据集标注示例 一条数据标注完成后,单击“提交”可继续标注剩余数据。所有数据标注完成后,页面会出现标注任务成功的提示。 如果在创建标注任务时设置了“AI预标注 > 可部分标注”
如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率? 如何让大模型按指定风格或格式回复? 如何分析大模型输出错误回答的根因? 为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳? 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
流通图片类数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”的过程,用于后续模型训练等操作。 单个图片类数据集支持发布的格式为: 默认格式:平台默认的格式。 盘古格式:训练盘古大模型时,需要将数据集格式发布为“盘古格式”。 创建文本类数据集流通任务步骤如下: 登录ModelArts
度均计数为1。 图文文本语言过滤 通过语种识别模型得到图文对的文本语种类型,“待保留语种”之外的图文对数据将被过滤。 图文去重 基于结构化图片去重 判断相同文本对应不同的图片数据是否超过阈值,如果超过则去重。 图片去重 通过把图片结构化处理后,过滤重复的图片/图文对数据。 数据打标
配比图片类数据集 数据配比是将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”的过程,确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求,可跳过此章节至流通图片类数据集。 创建图片类数据集配比任务 创建图片类数据集配比任务步骤如下: 登录ModelArts St
清洗图片类数据集 清洗图片类数据集任务前,请先完成数据导入操作,具体步骤请参见导入数据至盘古平台。 创建图片类数据集清洗任务 创建图片类数据集清洗任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程
评估图片类数据集 创建图片类数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对图片类数据集预设了一套基础评估标准,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,用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准
提示词工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作,需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系,本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验,总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例,以便简
示例如下: 去除“参考文献”以及之后的内容:\n参考文献[\s\S]* 针对pdf的内容,去除“0 引言”之前的内容,引言之前的内容与知识无关:[\s\S]{0,10000}0 引言 针对pdf的内容,去除“1.1Java简介”之前的与知识无关的内容:[\s\S]{0,10000}
视频鉴黄评分 对视频的涉黄程度进行评分,分数越高越危险。评分范围(0, 100),评分≥50分的视频可视为涉黄视频。 视频暴恐评分 对视频的暴恐程度进行评分,分数越高越危险。评分范围(0, 100),评分≥50分的视频可视为暴恐视频。 视频涉政评分 对视频的涉政程度进行评分,分数越高越危险。评分范围(0
其他类数据集格式要求 除文本、图片、视频、气象、预测类数据集外,平台还支持导入其他类数据集,即用户训练模型时使用的自定义数据集。 其他类数据集支持发布其他类数据集操作,不支持数据加工操作。 其他类数据集要求单个文件大小不超过50GB,单个压缩包大小不超过50GB,文件数量最多1000个。
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2 query改写/中控模型微调时的Loss曲线 图3 问答模型微调时的Loss曲线 通过观察,Loss曲线随着迭代步数的增加呈下降趋势直至稳定,证明整个训练状态是正常的。 模型持续优化:
上传完成后,单击“确定”,完成知识库的创建。 知识库创建完成后,如果想在当前知识库中继续上传文件,可单击该知识库进入详情页面,再单击右上角“继续上传”,上传本地文件。 知识库命中测试 平台支持对创建的知识库进行命中测试,以评估知识库的效果和准确性。 命中测试通过将用户的查询与知识库中的内容进行匹配,最
权限控制的场景,安全性较高。 API Key鉴权:通过唯一的API Key来认证应用之间的访问权限,可以使用Header鉴权或Query鉴权的方式,需要提供密钥鉴权参数名和密钥值,安全性较低。 请求头 插件服务的请求头。添加请求的数据格式等说明,敏感信息请通过权限校验的方式实现。
场景下的数据获取需求得到满足。 数据清洗:平台提供强大的数据清洗功能,可以对文本、视频、图片、气象类型的数据进行数据提取、过滤、转换、打标签和评分等加工处理。针对不同类型的数据集,平台提供了专用的清洗算子以及支持用户创建自定义算子实现个性化的数据清洗诉求。确保生成高质量的训练数据
应意图的准确性。本实践的意图识别节点包含文本翻译意图和其他意图。 文本翻译意图:当用户请求翻译时,意图识别节点的关键任务是准确判断用户翻译的需求,执行翻译节点分支,并给出正确的翻译结果。 如图1,当用户输入翻译类问题时,“意图识别”节点对用户的意图分类为“文本翻译”,此时工作流将
Agent开发平台的工作流由多个节点构成,节点是组成工作流的基本单元。平台支持多种节点,包括开始、结束、大模型、意图识别、提问器、插件、判断、代码和消息节点。 创建工作流时,每个节点需要配置不同的参数,如输入和输出参数等,开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点,实现复杂业务流程的编排,从而快速构建应用。
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? 科技行业公司的中位利润和市值是多少? 科技行业公司的总利润和市值是多少? … 来源四:基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析,通过人工标注部分数据样例,再基于大模型(比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模