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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，若是自然语言处理任务，可能需要大量的文本数据；如果是计算机视觉任务，则需要图像或视频数据。 数据预处理：数据预处理是数据准备过程中的重要环节，旨
如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决 在选择是否通过调整提示词或场景微调来解决任务时，需要从以下两个主要方面进行考虑： 业务数据的可获取性 考虑该任务场景的业务数据是否公开可获取。如果该场景的相关数据可以公开获取，说明模型在训练阶段可能已经接触过类似的语料，因此具有一
点是组成工作流的基本单元。平台支持多种节点，包括开始、结束、大模型、意图识别、提问器、插件、判断、代码和消息节点。 创建工作流时，每个节点需要配置不同的参数，如输入和输出参数等，开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点，实现复杂业务流程的编排，从而快速构建应用。 工作流方式主要
可以增大模型回答生成的长度，避免生成异常截断。请注意，该参数值存在上限，请结合目标任务的实际需要以及模型支持的长度限制来调整。 模型规格：不同规格的模型支持的长度不同，若目标任务本身需要生成的长度已经超过模型上限，建议您替换可支持更长长度的模型。 数据质量：请检查训练数据中是否存
再动态提供数据迭代。 图片中需要识别的目标是清晰可见的，没有遮挡、模糊等特征破坏问题。图片中的目标大小显著，目标物体在不放大图片的情况下人眼清晰可见。 画面光照良好，如果是在恶劣天气、户外、晚上等光照不好的场景，需要有补光设备保证良好的光照条件，需要保障在图片中人眼能清晰辨别目标。
设置会影响模型的生成质量和多样性，因此需要根据不同的场景进行选择。 登录ModelArts 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”。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”。
鼓励大模型解释推理过程，可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 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
盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，数据集文件内容包括：预训练文本、单轮问答、多轮问答、带人设单轮问答、带人设多轮问答等，不同训练方式所需要使用的数据见表1，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 表1 训练NLP大模型数据集类型要求 基模型 训练场景 数据集类型 数据集内容
创建提示词评估数据集 批量评估提示词效果前，需要先上传提示词变量数据文件用于创建对应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符，用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中，变量名称可以是任意的文字，用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、案
欠费说明 在使用云服务时，如果账户的可用额度低于待结算账单金额，即被判定为账户欠费。欠费可能会影响云服务资源的正常运行，因此需要及时充值。预付费模式购买后不涉及欠费。 服务按时长计费的，当余额不足以支付当前费用时，账户将被判定为欠费。由于盘古NLP大模型不涉及物理实体资源，因此无
变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息，变量集是一个excel文件，每行数据是需要输入的变量值信息，可以通过“导入”功能进行上传。 图1 效果预览 单击“查看效果”，输出模型回复结果，用户可以基于预览的效果调整提示词文本和变量。
单个文件大小不超过50GB，单个压缩包大小不超过50GB，文件数量最多1000个。 物体检测 PASCAL VOC 由图片文件和对应的标注文件构成，标注文件需要满足PASCAL VOC文件格式。要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录，并且相互对应，如标注对象文件名为“IMG_2.jpg”，那么标注文件的文件名应为“IMG_2
成，则需要增加“话题重复度控制”的值。 知识问答：对于文本生成场景（开放问答、基于搜索内容回答等），从客观上来说，回答需要是确定且唯一的，建议降低“温度”或“核采样”的值（二者选其一调整）。若需要每次生成完全相同的回答，可以将“温度”置为0。 参数的选择没有标准答案，您需要根据任
数据量级要求：本场景使用了5000条数据进行微调。 说明：类似场景需要的微调数据量视具体情况而定。从经验上来说，如果实际场景相对单一，比如只需要构建短视频口播文案生成的场景，则使用5000条数据即可；如果场景中涵盖多个细分场景，比如短视频口播生成、小红书风格文案生成等等，则每个子场景各需要准备至少5000条数据。 数据质量要求：
在“操作记录”页签可以查看数据集所经历的操作及状态等信息。 单击操作列的“删除”，可删除不需要的数据集。 如果需要恢复删除的数据集，可单击右上角“显示已删除数据”，被删除的数据集将在列表显示，可将数据集恢复。 如果需要彻底删除数据集，可单击数据集名称进入详情页，确认数据集内容后彻底删除该数据集。
克隆”，可以复制当前评测任务。 启动。单击操作列的“启动”，可以重启运行失败的评测任务。 删除。单击操作列的“删除”，可以删除当前不需要的评测任务。 删除属于高危操作，删除前请确保当前任务不再需要。 父主题： 评测NLP大模型
在“操作记录”页签可以查看数据集所经历的操作及状态等信息。 单击操作列的“删除”，可删除不需要的数据集。 如果需要恢复删除的数据集，可单击右上角“显示已删除数据”，被删除的数据集将在列表显示，可将数据集恢复。 如果需要彻底删除数据集，可单击数据集名称进入详情页，确认数据集内容后彻底删除该数据集。
> 重试”，可以编辑运行失败的节点，重试该节点的训练。 删除。单击操作列的“更多 > 删除”，可以删除当前不需要的训练任务。 删除属于高危操作，删除前请确保当前任务不再需要。 父主题： 训练NLP大模型
> 重试”，可以编辑运行失败的节点，重试该节点的训练。 删除。单击操作列的“更多 > 删除”，可以删除当前不需要的训练任务。 删除属于高危操作，删除前请确保当前任务不再需要。 父主题： 训练CV大模型
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