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无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习 一般来说,建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识,但预训练对数据量的要求较大,如果您的无监督文档量级过小,达不到预训练要求,您可以通过一些手段将其转换为有监督数据,再将转换后的领域知识与目标任务数据混合,使用微调的方式让模型学习。 这里提供了一些将无
说明 自监督学习 自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据,因为监督信号直接从数据本身派生。
气象类清洗算子能力清单 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持气象类数据集的加工操作,气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类清洗算子能力清单
创建视频类数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对视频类数据集预设了一套基础评估标准,涵盖了视频的清晰度、帧率、完整性、标签准确性等多个质量维度,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,可跳过此章节至创建视频类数据集评估任务。
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 提示词与训练数据的相似度关系。 提示词的效果通常与训练数据的相似度密切相关。当提示词的内容与模型在训练过程中接触过的样本数据相似时,模型更容易理解提示词并生成相关的输出。这是因为模型通过学习大量的训练数据,逐渐建立起对特定模式、结构和语言
PDF内容提取 从PDF中提取内容转换为结构化数据。 JSON内容提取 提取JSON文件中的键值对信息。 HTML内容提取 基于标签路径提取HTML数据内容,并将其他与待提取标签路径无关的内容删除。 电子书内容提取 从电子书中提取出所有文本内容。 智能文档解析 从PDF(支持扫描版)或图片中提
图片类清洗算子能力清单 数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类清洗算子,算子能力清单见表1。 表1 图片类清洗算子能力清单 算子分类
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,可跳过此章节至创建图片类数据集评估任务。
视频类清洗算子能力清单 数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签和评分等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持视频类数据集的清洗操作,分为数据提取、数据过滤、数据打标三类,视频类加工算子能力清单见表1。
按数据集”和“按标签”。 按数据集:可以设置不同数据集的配比数量,单击“确定”。 按标签:该场景适用于通过数据打标类清洗算子进行加工的文本类数据集,具体标签名称与标签值可在完成清洗文本类数据集操作后,进入数据集详情页面获取。 填写示例如图1所示。 图1 “按标签”配比方式填写示例
以包括视频中的场景、动作、事件或其他细节。这种方式不局限于预设的分类标签,能够灵活地记录视频中一些更复杂的内容。 图3 文本描述示例-视频片段描述 单击“下一步”,参考表1配置标注分配与审核。 表1 标注分配与审核配置 参数类型 参数名称 参数说明 标注分配 启用多人标注 关闭时,默认管理员单人标注。
据合成技术,可以生成大量高质量的训练数据,这些数据可以用于大模型的预训练,增强模型的泛化能力和性能。 数据标注:平台支持对无标签的数据添加标签或对现有的标签进行重新标注,以提升数据集的标注质量。用户可以针对不同的数据集灵活地选择对应的标注项,还可以自定义选择多人标注、审核以及标注
CV大模型训练常见报错与解决方案 CV大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 CV大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时,数据集列表为空。 创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集,并完成数据集发布操作。
用于判定模型预测的边界框与真实边界框之间是否为同一物体。该阈值用于计算IoU(交并比),影响模型的精确度。 热身轮次 表示在模型训练初期,逐步增加学习率到预设值的训练轮次,用于帮助模型在训练初期稳定收敛,避免大幅度的参数更新导致不稳定的学习过程。 热身阶段学习率 热身轮次中使用的初始学习率。 优化器
预测大模型训练常见报错与解决方案 预测大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 预测大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时,数据集列表为空。 创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集,并完成数据集发布操作。
NLP大模型训练常见报错与解决方案 NLP大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 NLP大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时,数据集列表为空。 创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集,并完成数据集发布操作。
为模型提供了深度和广度的语言学习基础,使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析,盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式,无论是在词汇使用、语法结构,还是语义理解上,都能达到令人满意的精度。此外,模型具备自我学习和不断进化的能力,随着新数据
1.jpg 1.txt 2.jpg 2.txt 单标签的标签文件示例,如1.txt文件内容如下所示。 猫 多标签的标签文件示例,如2.txt文件内容如下所示。 猫 狗 异常检测数据集标注文件说明 该说明适用于表1中的异常检测标注文件格式。
Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”,单击界面右上角“创建工程”。 输入工程名称、描述,选择行业、标签后。单击“确定”完成工程创建。 图1 创建提示词工程 父主题: 撰写提示词
利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理,并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集,增强训练模型的多样性和泛化能力。 标注数据集 为无标签数据集添加准确的标签,确保模型训练所需的高质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式,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。