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通用”页签，单击“创意活动方案生成”进入该应用。 图1 “创意活动方案生成”应用 如图2，在应用页面，输入所需的活动主题与活动描述，单击“创作”。 图2 活动主题与描述 该预置应用将根据所输入的主题与描述，在“结果生成”中生成相应的创意活动方案。 图3 创意活动方案生成结果
应用提示词生成面试题目 应用场景说明：将面试者的简历信息输入给大模型，基于简历生成面试问题，用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题： 提示词应用示例
在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据获取 > 原始数据集”，单击需要查看的数据集名称。 查看数据集基本信息。在“基本信息”页签，可以查看数据详情、数据来源以及扩展信息。 下载原始数据集。在“数据预览”页签，可以查看数据内容，单击右上角“下载”即可下载原始数据集。 查看数据血缘。在“数据血缘”
管理加工后的数据集 完成数据清洗、数据合成、或数据标注任务的数据集，在对应任务列表执行“生成”操作，将生成“加工数据集”被平台统一管理，并用于后续的发布任务。 平台支持对加工数据集查看基本信息、数据血缘等管理操作，具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台
管理发布后的数据集 完成数据配比、或数据流通任务的数据集，在对应任务列表执行“生成”操作，将生成“发布数据集”被平台统一管理，并用于后续的发布任务。 平台支持对发布数据集查看基本信息、数据血缘等管理操作，具体步骤如下： 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。
问题到SQL语句生成，支持常见的聚合函数（如去重、计数、平均、最大、最小、合计）、分组、排序、比较、条件（逻辑操作、离散条件、范围区间等条件的混合和嵌套）、日期操作，支持多表关联查询。 与非专业大模型相比，专业大模型针对特定场景优化，更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。
例如，“结合金融领域相关知识，生成一份调研报告大纲，报告主题是区块链洞察”、“以上是某理财app用户反馈的问题，请提供解决方案。” 人设： 增加人设可以让生成的内容更符合该领域需求。 例如，“假设你是一位银行面试官，请生成10个银行面试问题。”、“假如你是一个高级文案策划，请生成10个理财产品的
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
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
文本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。 平台支持文本类数据集的清洗操作，分为数据提取、数据转换、数据过滤三类，文本类加工算子能力清单见表1。
气象类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持导入气象类数据集，该数据集当前包括海洋气象数据。 海洋气象数据通常来源于气象再分析。气象再分析是通过现代气象模型和数据同化技术，重新处理历史观测数据，生成高质量的气象记录。这些数据既可以覆盖全球范围，也可以针
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。
描述任务要求。 例如，在文档问答任务中，任务本质不是生成，而是抽取任务，需要让模型“从文档中抽取出问题的答案，不能是主观的理解或解释，不能修改原文的任何符号、字词和格式”， 如果使用“请阅读上述文档，并生成以下问题答案”，“生成”一词不是很恰当，模型会引入一些外部知识。 例如，在
"} 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
构建微调数据。生成垂域微调（问答对）数据，将问答对数据分为：单轮问答数据、多轮问答数据、检索增强问答数据和其他特定的指令任务数据等类型。 构造特定Prompt格式的数据。通过编写代码对数据进行处理，生成所需的带有Prompt格式的数据，保存成JSON文件。 低质量SFT数据过滤。包
上传文件限xlsx格式。 数据行数不小于10行，不大于50行。 数据不允许相同表头，表头数量小于20个。 数据单条文本长度不超过1000。 创建数据集时会对相关限制条件进行校验。 数据参考格式如下： 图1 数据参考格式 图2 数据示例 创建提示词评估数据集 登录ModelArts
可部分标注”，则可在标注部分数据后，单击右上角的“提交全部标注数据”，让AI大模型自动标注剩余数据。 在完成数据标注后，如果无需进行标注审核，可直接在“数据标注 > 任务管理”页面单击“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 审核标注后的图片类数据集
进入审核页面后，可通过单击“通过”或“不通过”逐一对数据进行审核，直至所有数据审核完成。 审核过程中可开启“标注前后对比”功能，查看当前数据标注前后的内容。 在完成数据标注审核后，需在“数据标注 > 任务管理”页面单击“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 父主题：
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在包含异常截断的数据，可以通过规则进行清洗。 父主题： 大模型微调训练类问题
可部分标注”，则可在标注部分数据后，单击右上角的“提交全部标注数据”，让AI大模型自动标注剩余数据。 在完成数据标注后，如果无需进行标注审核，可直接在“数据标注 > 任务管理”页面单击“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 审核标注后的视频类数据集
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