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NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量 模型规格 训练类型 推荐数据量 最小数据量（数据条数）
定制化的解决方案，确保数据质量，助力后续模型训练和优化，推动AI技术的成功应用。 支持数据标注的数据集类型 ModelArts Studio大模型开发平台支持标注操作的数据集类型如下： 文本类数据集，详见创建文本类数据集标注任务。 视频类数据集，详见创建视频类数据集标注任务。 图
dataset file type does not match standard file type. 请检查上传的数据集文件类型与平台要求的标准文件类型是否一致。 data management query dataset data invalid. 请检查数据集中是否有异常格式的数据。
使用API调用Token计算器，详见《API参考》“API > Token计算器”。 NLP大模型训练类型选择建议 平台针对NLP大模型提供了两种训练类型，包括预训练和微调，二者区别详见表3。 表3 预训练和微调训练类型区别 训练方式 训练目的 训练数据 模型效果 应用场景举例 预训练 关注通用性：预
在“创建训练任务”页面，模型类型选择“NLP大模型”，训练类型选择“微调”。模型选择完成后，参考表1完成训练参数设置。 表1 NLP大模型微调参数说明 参数分类 训练参数 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型” 模型类型 选择“NLP大模型”。 训练类型 选择“微调”。 训练目标
状态码 HTTP状态码为三位数，分成五个类别：1xx：相关信息；2xx：操作成功；3xx：重定向；4xx：客户端错误；5xx：服务器错误。 状态码如下所示。 状态码 编码 状态说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端，它的部分请求已经被服务器接收，且仍未被拒绝。
配置插件，详见配置插件。 配置知识，详见配置知识。 配置对话，详见配置开场白和推荐问题。 调试Agent应用，详见调试Agent应用。 Agent应用支持的模型类型为NLP大模型。 父主题： 手工编排Agent应用
值要限定在参数-类型-解释表中\n\n以下是你的思考过程：\n步骤1.根据用户问题从指标-解释表中得到metrics中caption的值,格式为:\"metrics\":[{\"caption\":\"xx\"}]，不要超过两个\n步骤2.根据用户问题从参数-类型-解释表中得到d
上下文：包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应。 输入数据：用户输入的内容或问题。 输出指示：指定输出的类型或格式。 提示词所需的格式取决于您希望语言模型完成的任务类型，并非所有以上要素都是必须的。 提示词工程使用流程 ModelArts Studio大模型开发平台可以辅助用
是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID，获取方法请参见获取模型调用API地址。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高，输出的随机性和创造性越高；温度越低，输出结果越可以被预测，确定性相对也就越高。 您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说，如果目标任务的需要生成更具创造性的内容，可以使用较高的温度，反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容，可以使用较低的温度。
认证鉴权 调用接口有如下两种认证方式，您可以选择其中一种进行认证鉴权。 Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌
图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据发布”，单击界面右上角“创建发布数据集”。 在“创建发布数据集”页面，选择“视频”类型的数据集。 图2 创建视频数据集发布任务 勾选所需要的数据集后，单击“下一步”进入数据过滤步骤。 数据过滤阶段可以设置多种过滤属性，对视频
可以发现错误回答的根因，并基于此修正提示词。 在反问时需要指明“上面的xxx”。例如：“为什么你认为上面的xxx是xxx类别？为什么上面的xxx不是xxx类别？”，否则模型会认为用户反问是个新问题，而非多轮并回复“您并没有给我xxx问题，请给我具体的xxx问题，以便我更好地解答。”
过滤文本长度不在“文本长度范围”内的图文对。一个中文汉字或一个英文字母，文本长度均计数为1。 图文文本语言过滤 通过语种识别模型得到图文对的文本语种类型，“待保留语种”之外的图文对数据将被过滤。 图文去重 基于结构化图片去重 判断相同文本对应不同的图片数据是否超过阈值，如果超过则去重。 数据转换
标注管理”，单击页面右上角“创建标注任务”。 图2 标注管理 在“创建标注任务”页面选择需要标注的加工后的文本类数据集，并设置标注项。 设置标注项时，不同类型的数据文件对应的标注项也有所差异，可基于页面提示进行设置。 图3 创建标注任务 单击“下一步”设置标注人员及信息，单击“完成创建”。 分配
了4万量级的sft数据，问答模块使用了6万量级的sft数据 ，包括单轮问答、多轮问答。中控模块使用了1万量级的sft数据。 针对不同的任务类型，所需数据量会所有不同。从经验上来说，对于简单的任务，数据量的要求会少一点，如3000到5000条；对于复杂的任务，需要的数据条数更大一些
Explorer可根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时， 右侧代码示例会自动完成参数的组装。 图2 设置输入参数 填写输
预报的不确定性，从而提高预报的准确性和可靠性。 集合成员数 用于选择生成预报的不同初始场的数量，取值为2~10。 扰动类型 用于选择生成集合预报初始场的扰动类型，包括perlin加噪和CNOP加噪两种方式。 Peilin噪音通过对输入数据（比如空间坐标）进行随机扰动，让模拟出的天气接近真实世界中的变化。
> 模型”页面，单击右上角的“导入模型”。 在“导入模型”页面，模型来源选择“盘古大模型”。输入模型对应的obs地址和模型名称、选择资源类型、输入资产描述并设置资产可见性后，单击“确定”，启动导入模型任务。 图4 导入模型 父主题： 管理盘古大模型空间资产
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