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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 选择评估人员 评估人员设置完成后，单击“下一步”填写任务名称。
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 选择评估人员 评估人员设置完成后，单击“下一步”填写任务名称。
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 选择评估人员 评估人员设置完成后，单击“下一步”填写任务名称。
审核文本类数据集标注结果 创建数据集标注任务时，如果设置了启用标注审核，在完成标注后可以在“标注审核”页面审核标注结果。 对于审核不合格的数据可以填写不合格原因并驳回给标注员重新标注。创建标注任务时如果指定了审核人员，则审核人员可以审核数据集，管理员（主账号）可以对所有数据集进行审核。
审核图片类数据集标注结果 创建数据集标注任务时，如果设置了启用标注审核，在完成标注后可以在“标注审核”页面审核标注结果。 对于审核不合格的数据可以填写不合格原因并驳回给标注员重新标注。创建标注任务时如果指定了审核人员，则审核人员可以审核数据集，管理员（主账号）可以对所有数据集进行审核。
审核视频类数据集标注结果 创建数据集标注任务时，如果设置了启用标注审核，在完成标注后可以在“标注审核”页面审核标注结果。 对于审核不合格的数据可以填写不合格原因并驳回给标注员重新标注。创建标注任务时如果指定了审核人员，则审核人员可以审核数据集，管理员（主账号）可以对所有数据集进行审核。
采用规则将无监督数据构建为有监督数据的常用方法 规则场景 说明 文本生成：根据标题、关键词、简介生成段落。 若您的无监督文档中含标题、关键词、简介等结构化信息，可以将有监督的问题设置为“请根据标题xxx/关键性xxx/简介xxx，生成一段不少于xx个字的文本。”，将回答设置为符合要求的段落。 续写
Administrator 统一身份认证服务（除切换角色外）所有权限。 图3 添加用户组权限 设置最小授权范围。 根据授权项策略，系统会自动推荐授权范围方案。 可以选择“所有资源”，即用户组内的IAM用户可以基于设置的授权项限使用账号中所有的企业项目、区域项目、全局服务资源。 可以选择“指定区域
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，以便简明易懂地说明这些技巧在提示工程中的应用。随着模型的进化和理解能力的提
盘古大模型提供了REST（Representational State Transfer）风格的API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时，需要用户网络可以访问公网。 父主题： 使用前必读
权限管理 如果您需要对华为云上购买的盘古大模型资源，为企业中的员工设置不同的访问权限，以达到不同员工之间的权限隔离，您可以使用统一身份认证服务（IAM）和盘古角色管理功能进行精细的权限管理。 如果华为云账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户（子用户）进行权限管理，您可
dk-pangulargemodels”。 请在SDK中心获取最新的sdk包版本，替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在您的操作系统中下载并安装Maven，安装完成后您只需要在Java项目的pom.xml文件中加入相应的依赖项即可。 <dependency>
{conversation_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 workflow_id 是 String Workflow ID，获取方式如下： 在“Agent开发”页面，左侧导航栏选择“工作台
表面变量 支持选择推理结果输出的表面变量，包括10m u风、10m v风、2米温度、海平面气压，没有选择的变量推理结果将不输出。 高空变量 设置高空变量参数，包括：4个表面层特征（10m u风、10m v风、2米温度、海平面气压），13高空层次（1000、925、850、700、6
自监督训练： 不涉及 有监督微调： 本场景采用了下表中的微调参数进行微调，您可以在平台中参考如下参数进行训练： 表2 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小（batch_size） 8 训练轮数（epoch） 4 学习率（learning_rate） 7.5e-05 学
盘古科学计算大模型能力与规格 盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域，融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律，利用神经网络编码微分方程，通过 AI 模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开
如何评估微调后的盘古大模型是否正常 评估模型效果的方法有很多，通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果： Loss曲线：通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测
图2 标注管理 在“创建标注任务”页面选择需要标注的加工后的文本类数据集，并设置标注项。 设置标注项时，不同类型的数据文件对应的标注项也有所差异，可基于页面提示进行设置。 图3 创建标注任务 单击“下一步”设置标注人员及信息，单击“完成创建”。 分配标注任务时，可以选择是否启用多人标
后的视频类数据集，并设置标注项。 当选择“视频Caption”标注项时，可以设置使用AI大模型对数据集进行预标注。启动预标注将会借助AI模型生成标注内容，这些内容不会覆盖原始数据集，仅作为标注人员的参考，以提高标注效率。 图3 创建标注任务 单击“下一步”设置标注人员及信息，单击“完成创建”。
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 对于无样本的任务，可以采用让模型分步思考的方法来分解复杂推理或数
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