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出更多的业务场景数据。示例如下: 大模型输入: 请改写命令案例,生成10个相似命令,保证每个命令都可以调用正确的指标接口。 请注意: 1. 命令必须契合人类常见的提问方式,命令方式必须保证多样化 2. 生成的命令只能改写命令案例中文表达部分的内容 指标接口名称:利润的平均值、市值的平均值
中文简繁转换 将简体文本转换为繁体,或将繁体文本转换为简体。 符号标准化 查找数据中携带的非标准化符号进行标准化、统一化转换。 统一空格:将所有Unicode空格(如U+00A0、U+200A)转换为标准空格(U+0020)。 全角转半角:将文本中的全角字符转换为半角字符。
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监督数据转换为有监督数据的方案,供您参考:
变更计费模式 盘古大模型的模型订阅服务、数据托管服务、推理服务默认采用包周期计费,数据智算服务、数据通算服务、训练服务默认采用按需计费。 盘古大模型使用周期内不支持变更配置。
评估完成后,可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中,“预期结果”表示变量值(问题)所预设的期望回答,“生成结果”表示模型回复的结果。通过比对“预期结果”、“生成结果”的差异可以判断提示词效果。 父主题: 批量评估提示词效果
查看NLP大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以在“模型开发 > 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时,表示模型已成功部署,可以进行调用。 此过程可能需要较长时间,请耐心等待。在此过程中,可单击模型名称可进入详情页,查看模
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。 平台提供了图文类、图片类加工算子,算子能力清单见表1、表2。 图文类加工算子能力清单 表1 图文类加工算子能力清单 算子分类 算子名称
查看NLP大模型训练状态与指标 模型启动训练后,可以在模型训练列表中查看训练任务的状态,单击任务名称可以进入详情页查看训练指标、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态,各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 已发布
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 气象类加工算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 科学计算 气象预处理 将二进制格式的气象数据文件转换成结构化json数据。
查看科学计算大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以在“模型开发 > 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时,表示模型已成功部署,可以进行调用。 此过程可能需要较长时间,请耐心等待。在此过程中,可单击模型名称可进入详情页,查看
预测结果与真实结果之间差距的指标。该值越小,表示模型在高空(深海)变量的预测精度越高。 表面Loss(海表Loss) 表面Loss(海表Loss)是衡量模型在表面层次变量或在海表变量预测结果与真实结果之间差距的指标。该值越小,表示模型在表面(海表)变量的预测精度越高。 RMSE
对视频的涉政程度进行评分,分数越高越危险。评分范围(0, 100),评分≥90分的视频可视为涉政视频。 运动幅度评分 通过计算每个像素在每一帧中的移动范围进行评分,识别运动幅度过快(如>100光流)或过慢(如≤2光流)的视频,数值越大表示运动过快。 质量基础评分 对视频的基础质量
如果用户具备多个空间的访问权限,可在页面左上角单击切换空间。 图2 切换空间 管理盘古工作空间 盘古工作空间支持用户查看当前空间详情,修改空间名称与描述,还可以对不需要的空间实现删除操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图3 进入操作空间 单击左侧导航栏的“空间管理”,在“空间设置”页签中可执行如下操作:
场景描述 此示例演示了如何使用加工算子轻松构建单轮问答数据集。数据集的加工算子是一种灵活的数据预处理工具,能够帮助您将原始数据转化为所需的格式。通过使用加工算子,您可以提取、转换、过滤原始数据,生成适合大模型训练的数据集。 准备工作 请提前准备数据并上传至OBS服务,上传步骤请详见通过控制台快速使用OBS。
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,数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节,成为数据开发中不可或缺的重要步骤。 在ModelArts
适用于其他模型的格式。例如盘古数据集中,context、target字段分别表示问题和答案。对于Alpaca格式的数据集,instruction对应问题,input对应上下文或者背景信息,output对应答案,用户可以上传自定义的python脚本实现数据集格式的转换。平台页面中会提供脚本示例,可下载作为参考。
“默认格式”为数据工程功能支持的原始格式。 “盘古格式”为使用盘古大模型训练或评测时所需要使用的数据格式。 “自定义格式”可以通过自定义格式转换脚本,将数据集转化为适用于其他模型的格式。例如盘古数据集中,context、target字段分别表示问题和答案。对于Alpaca格式的数据集,inst
等服务,便捷地构建自己的模型和应用 数据工程工具链:数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成部分,具备数据获取、清洗、配比和管理等功能,确保数据的高质量与一致性。工具链能够高效收集并处理各种格式的数据,满足不同训练任务的需求,并提供强大的数据存储和管理能力,为大模型训练提供坚实的数据支持。
用户发布的数据集会被纳入数据资产,集中存储在空间资产中。平台为数据资产提供了一系列管理功能,包括查看数据集的详细信息、追踪操作记录、以及数据集的删除管理等。这不仅便于用户对已发布数据集的集中管理,还可帮助用户了解每个数据集的使用情况,从而简化数据资产的维护更新流程。通过这样的统一管
动操作,提高数据处理的效率。 满足业务需求:不同类型的数据需要不同的处理方式,平台根据文本、图片、视频、气象等数据类型提供专门的加工工具,满足各种复杂的业务需求。 增强模型性能:通过合适的数据加工,可以提高数据的可用性,进而提升模型的训练效果,使其具备更高的精度和鲁棒性。 总体而