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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。
不同类型的数据集使用专门设计的算子，例如去除噪声、冗余信息等，提升数据质量。 合成数据集 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理，并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集，增强训练模型的多样性和泛化能力。
Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。
科学计算大模型选择建议 科学计算大模型支持训练的模型类型有：全球中期天气要素模型、降水模型、区域中期海洋智能预测模型。
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户进行提示词撰写、比较和评估等操作，并对提示词进行保存和管理。
示例如下： {"context": "今天是2023-11-20，你是一个银行智能助理，现在需要根据用户问题、指标-解释表、参数-类型-解释表，生成符合要求格式的json。
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。
模型类型 选择“NLP大模型”。 训练类型 选择“预训练”。 基础模型 选择预训练所需的基础模型，可从“已发布模型”或“未发布模型”中进行选择。 高级设置 checkpoints：在模型训练过程中，用于保存模型权重和状态的机制。
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。
category_id 是 标注类别的ID，对于人体姿态估计，通常为1（表示person）。 id 是 标注的唯一标识符。 categories 是 标注类型信息。 supercategory 是 类别的上级分类，通常为person。
模型类型 选择“CV大模型”。 训练类型 选择“微调”。 基础模型 选择所需微调的基础模型。 训练参数 数据集 训练数据集。 自定义L1预训练模型目录 自定义预训练模型所在的OBS路径。 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。
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。
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 > 数据发布 > 数据流通”，单击界面右上角“创建流通任务”。
// label 表示分类，必须是classes列表中的一个元素，表示该视频片段对应的事件或动作类型。
Agent开发平台支持两种类型的插件： 预置插件：平台为开发者和用户提供了预置插件，直接可用，无需额外开发。例如，平台提供的“Python解释器插件”能够根据用户输入的问题自动生成Python代码，并执行该代码获取结果。
评测配置 评测类型 选择“人工评测”。 评测指标 由用户自定义评测指标并填写评测标准。 评测数据集 待评测的数据集。 评测结果存储位置 模型评测结果的存储位置。 基本信息 评测任务名称 填写评测任务名称。 描述 填写评测任务描述。
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。
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。
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 通过把图片结构化处理后，过滤重复的图片/图文对数据。
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。
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