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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、微调,二者区别详见表3。 表3 预训练、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
选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“科学计算大模型”。 场景 选择“中期天气要素预测”。 训练类型 选择“微调”。 基础模型 选择所需微调的基础模型,可从“已发布模型”或“未发布模型”中进行选择。 数据配置 训练数据 选择数据集中已发布的数据集,这里数据集需为再分析类型数据,同时需要完成加工作业,加工时需选择气象预处理算子。
个像素值对应原图中像素的类别,且每个类别的值需连续且从0开始,表示不同的物体或区域类别。例如,假设有一张原图为IMG_20180919_114732.jpg,对应的标注图为IMG_20180919_114732.png,其中标注图的不同像素值代表不同的类别,标注图的每个像素值直接
是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型,参数值为“application/json”。
101741 插件组件初始化失败。 检查插件组件配置,可能为校验报错。 101742 工作流插件节点参数类型转换时出错。 根据error message确定具体转换出错的参数名称,并确认类型是否正确。 101743 工作流插件节点的input在插件定义中不存在。 检查插件定义和对应的组件定义是否匹配。
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
x',// 数据集版本信息。 'classes': [category1',category2', ...],// 所有类别名称的列表,每个类别对应一个 label,用于标注视频中的事件或动作。 'database': { 'video_name':{
模型生成句子与实际句子基于评估指标得到的评分后,统计得分为5分的占比。 badcase 模型生成句子与实际句子基于评估指标得到的评分后,统计得分1分以下的占比。 用户自定义的指标 由用户定义的指标,如有用性、逻辑性、安全性等。 父主题: 评测NLP大模型
在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据发布 > 数据流通”,单击界面右上角“创建流通任务”。 在“创建流通任务”页面,选择数据集模态,如“视频 > 仅视频”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集,单击“下一步”。 在“格式配置”选择发布格式。当前视频类数据集仅支持发布默认格式。 填写数据
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
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。
内容”、“文件格式”、“导入来源”,并单击“选择路径”上传数据文件。 NLP大模型评测数据集支持的格式见表1。 表1 评测数据集格式 模型类型 评测数据集格式 NLP大模型 文本-单轮问答-jsonl格式 上传数据文件后,填写“数据集名称”与“描述”,单击“立即创建”。 在左侧导航栏中选择“数据工程
在“创建标注任务”页面选择需要标注的文本类数据集,并选择标注项。 选择标注项时,不同类型的数据文件对应的标注项有所差异,可基于页面提示进行选择。 单击“下一步”,可查看效果预览。 单击“下一步”,参考表1配置标注分配与审核。 表1 标注分配与审核配置 参数类型 参数名称 参数说明 标注分配 启用多人标注 关闭时,默认管理员单人标注。
> 数据发布 > 数据流通”,单击界面右上角“创建流通任务”。 在“创建流通任务”页面,选择数据集模态,如“图片 > 图片+Caption”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集,单击“下一步”。 在“格式配置”选择发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型,为了使这些
频率加权交并比 频率加权交并比是指模型在预测多个类别时,对每个类别的交并比进行加权平均后得到的值,权重是每个类别在数据集中出现的频率。这个指标用来衡量模型在各个类别上的总体性能,数值越高,表明模型性能越好。 平均精度 平均精度用于衡量模型在不同类别上的检测准确率。数值越高,表明模型性能越好。
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。 图片去重
在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据发布 > 数据流通”,单击界面右上角“创建流通任务”。 在“创建流通任务”页面,选择数据集模态,如“文本 > 预训练文本”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集,单击“下一步”。 在“格式配置”选择发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型或三方大模型
在城市政务“一网统管”的场景中,往往建设有庞大复杂的城市事件类别体系,包含了繁多细碎的事项类别,如垃圾暴露、道路破损、围栏破损等,一个城市一般有几百种事件类别。同时,不同城市可能还有不同的标准,某城市关注某一些特定事件类别,另一个城市又关注另一些特定事件类别。因此,城市政务场景面临着众多碎片化AI需求场景。
认证鉴权 调用接口有如下认证方式,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。 AppCode认证:当用户部署的API服务期望开放给其他用户调用时,原有Token认证无法支持,可通过AppCode认证调用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access
科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集,该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 训练科学计算大模型训练数据要求所需数据量 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别 特征要求 水平分辨率要求 区域范围要求