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发布文本类数据集 数据发布是将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。 文本类数据集支持发布的格式为: 标准格式:数据工程功能支持的原始格式。 标准格式的示例如下,其中,context和target是键值对。 {"context": "你好,请介绍自己"
更高、更为复杂的问题。 基于提问生成作答要求 该指令根据输入的问题,使大模型泛化一个相应问题的作答要求,该要求与原问题内容不直接相关。该指令可与根据作答要求回答问题的指令进行编排,实现风格多样回答的合成。 根据样例生成相似问题_few-shot 该指令通过用户输入的多个问题样例,
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 > 数据加工 > 加工任务”,单击界面右上角“创建加工任务”。 在“创建加工任务”页面,选择需要加工的气象类数据集,单击“下一步”。 进入“加工步骤编排”页面。对于气象类数据集,可选择的加工算子请参见表1。
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 > 数据加工 > 加工任务”,单击界面右上角“创建加工任务”。 在“创建加工任务”页面,选择需要加工的文本类数据集,单击“下一步”。 进入“加工步骤编排”页面。对于文本类数据集,可选择的加工算子请参见文本类加工算子介绍。
平台。 数据标注功能支持创建标注任务、标注数据集(标注作业)、审核标注后的数据集(审核作业)与管理标注任务(任务管理)。其中,不同角色权限支持的功能及展示的前端界面略有差异,详见表1。 表1 不同角色支持的数据标注任务权限清单 角色名称 创建标注任务 标注作业任务 审核作业任务 任务管理任务
平台。 数据标注功能支持创建标注任务、标注数据集(标注作业)、审核标注后的数据集(审核作业)与管理标注任务(任务管理)。其中,不同角色权限支持的功能及展示的前端界面略有差异,详见表1。 表1 不同角色支持的数据标注任务权限清单 角色名称 创建标注任务 标注作业任务 审核作业任务 任务管理任务
"V", "Z"]} geo_range:定义了数据覆盖的地理范围,纬度(lat)从-90.0到90.0,经度(lon)从0.0到360.0。 time_range:数据的时间范围,时间戳格式为毫秒数。 total_size:数据文件的总大小,单位为字节。 surface_featur
数据量足够,为什么盘古大模型微调效果仍然不好 这种情况可能是由于以下原因导致的,建议您排查: 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大、样本中存在异常数据、样本的多样性较差,都将影响模型训练的效果,建议提升您的数据质量。 父主题: 大模型微调训练类
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 > 数据加工 > 加工任务”,单击界面右上角“创建加工任务”。 在“创建加工任务”页面,选择需要加工的图片类数据集,单击“下一步”。 进入“加工步骤编排”页面。对于图片类数据集,可选择的加工算子请参见表1。
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 > 数据发布 > 发布任务”,单击界面右上角“创建发布任务”。 在“创建发布任务”页面,选择数据集模态,如“其他 > 自定义”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集,单击“下一步”。
高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基,它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据,才能提取出有价值的信息,从而更好地支持模型训练。因此,数据的获取、加工、合成、标注、配比、评估、发布等环节,成为数据开发中不可或缺的重要步骤。 数据工程操作流程见图1、表1。
Models)通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理(NLP)等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤: 数据集准备:大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此,数据集准备是模型开发的第一步。首先,需要根据业务需求收集相关的原始数据,确保数据的覆盖面和多样性。例如
录和管理数据集的版权信息,确保数据的使用合法合规,并清晰地了解数据集的来源和相关的版权授权。通过填写这些信息,可以追溯数据的来源,明确数据使用的限制和许可,从而保护数据版权并避免版权纠纷。 单击页面右下角“立即创建”,回退至“导入任务”页面,在该页面可以查看数据集的任务状态,若状态为“运行成功”,则数据导入成功。
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 > 数据加工 > 加工任务”,单击界面右上角“创建加工任务”。 在“创建加工任务”页面,选择需要加工的视频类数据集,单击“下一步”。 进入“加工步骤编排”页面。对于视频类数据集,可选择的加工算子请参见表1。
少于xx个字的文本。”,将回答设置为符合要求的段落。 续写:根据段落的首句、首段续写成完整的段落。 若您的无监督文档没有任何结构化信息,可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的第一个句子:xxx/第一段落:xxx。请根据以上的句子/段落,续写为一段不少于xx个字的文本。”,再将回答设置为符合要求的段落。
平台提供了知识库功能来管理和存储数据,支持为应用提供自定义数据,并与之进行互动。 知识库支持导入以下格式的本地文档: 文本文档数据。支持上传常见文本格式,包括:txt、doc、docx、pdf、ppt、pptx格式。 表格数据。支持上传常见的表格文件格式,便于管理和分析结构化数据,包括:xlsx、xls、csv格式。
两种方式,用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 标注文本类数据集 配比文本类数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合的过程。通过合理的配比,确保数据集的多样性、平衡性和代表性,避免因数据分布不均而引发的问题。 配比文本类数据集 发布文本类数据集
在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据获取”,单击界面右上角“创建导入任务”。 在“创建导入任务”页面选择所需要的“文件内容”、“文件格式”、“导入来源”,并单击“选择路径”上传数据文件。 NLP大模型评测数据集支持的格式见表1。 表1 评测数据集格式 模型类型 评测数据集格式 NLP大模型 文本-单轮问答-jsonl格式
过滤文本长度不在“文本长度范围”内的图文对。一个中文汉字或一个英文字母,文本长度均计数为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。
强模型的泛化能力。取值范围:[0,1]。 给输入数据加噪音的尺度 给输入数据加噪音的尺度,定义了给输入数据加噪音的尺度。这个值越大,添加的噪音越强烈,模型的正则化效果越强,但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围:[0,1]。 给输出数据加噪音的概率 给输出数据加噪音的概率,定