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数据发布不仅包括数据的格式转换，还涉及数据比例的调整，以确保数据在规模、质量和内容上满足训练标准。具体而言，数据集发布具有以下重要意义： 数据比例和结构调整：平台提供灵活的数据比例调整功能，用户可以按需调整数据集的各类数据比例，确保数据集在训练时的代表性和均衡性，从而避免数据分布不均导致的训练问题。 多种
获取、加工、标注、评估和发布等过程，确保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持，帮助用户高效管理和处理数据，提升数据质量和处理效率，为大模型开发提供坚实的数据基础。 数据工程所包含的具体功能如下： 数据获取：数据获取是数据工程的第一步，涉及从不同来源和格式的数据导入到平台。ModelArts
此示例演示了如何从头创建SFT（有监督微调）训练任务。通过该示例，您将了解以下内容： 如何将数据导入平台并进行数据加工、标注和评估操作。 如何创建SFT训练任务并配置训练参数，以提升文本理解和生成的质量。 如何执行模型的压缩和部署操作。 准备工作 请提前准备文本类数据，文本类数据集格式要求请详见《用户指南》“使用数据工程准备与处理数据集
情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 数据格式：多轮问答场景需要按照指定的数据格式来构造，问题需要拼接上历史所有轮对话的问题和回答。比如，当前是第三轮对话，数据中的问题字段需要包含第一轮的问题、第一轮的回答、第二轮的问题、第二轮的回答以及第三轮的问题，答案字段则为第
”的数据集，选择标注项，可开启“AI预标注”功能，单击“下一步”。 图1 选择标注数据集 在“创建标注任务”页面，可配置标注分配、标注审核和标注任务的基本信息，单击“完成创建”。 图2 配置标注分配、标注审核、基本信息 当标注任务状态为“已创建”时，在操作列单击“上线”按钮。 进入“数据标注
选择左侧“数据工程 > 数据加工”，单击右上角“创建加工数据集”。 在“来源数据集”分页，选择“文件内容”为“单轮问答”的数据集，填写数据集名称和描述，单击“下一步”。 图2 选择数据集 在加工步骤编排页面展示了预先设置好的开始、结束步骤。在左侧“添加算子”分页可选择合适的算子，如个人数据脱敏、文本长度过滤等。
命令案例：科技行业公司的平均利润和市值是多少 通过调用大模型，获取更多数据： 1. "请给我科技行业公司的利润平均值和市值平均值。" 2. "科技行业的公司平均利润和市值都是多少？" 3. "我需要知道科技行业公司的平均利润和平均市值。" 4. "能告诉我一下科技行业公司的平均利润和市值是多少吗？"
失、浪费和管理不善的情况？在社会建设专项资金的使用情况中，应规范操作，加强管理，及时纠正和化解建设过程中的解释、调取和留置问题，严防管理漏洞，保证应用资金的安全性和真实性。同时，应建立完善的监管机制，严格管理，加强监督，加强专项资金使用情况的评估，加强对建设过程的监管和评估，节约
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