数据清洗 什么是数据清洗 数据清洗是面向提升大语言模型数据质量的一站式数据处理方案,通过对数据进行异常清洗、文本过滤、文本去重和去除隐私信息,大幅提升数据质量,优化模型训练效果。 面向SFT场景的数据清洗 登录到 操作台 ,在左侧功能列数据洞察与处理中选择SFT数据的 数据清洗 ,进入数据清洗的主任务界面,整体流程如下: 1.选择数据集 在数据清洗主页面中,选择“创建任务”。
文件限制:链接地址要求为tar.gz/zip格式压缩包,文件类型支持jsonl,同时压缩包源文件大小在5G以内。 支持来自百度BOS、阿里OSS、腾讯COS、华为OBS的共享链接。 文件限制:链接地址要求为tar.gz/zip格式压缩包,文件类型支持jsonl,同时压缩包源文件大小在1G以内。 平台已有数据集 支持选择相同数据格式的非空数据集版本。 支持选择相同数据格式的非空数据集版本。
经典版声音分类创建数据集 在训练之前需要在数据中心【创建数据集】 设计分类 每个标签就是对这个音频希望识别出的全部结果。标签的上限为1000种。 标签名由数字、中英文、中/下划线组成,长度上限256字符。 音频的具体格式要求 训练集音频需要和实际场景要识别的音频环境一致,举例:如果实际场景要识别的音频都是手机摄录的,那训练的音频也需要同样的场景获得,而不要采用网上随便下载的音频。
如果您的业务场景可以通过ERNIE 4.0等旗舰大模型直接满足需求,但考虑到成本和时延等问题,希望能训练一个相对轻量的大模型(ERNIE Speed/ERNIE Lite/ERNIE Tiny),则可以使用旗舰大模型推理产生的真实业务数据来训练轻量大模型,具体实践方式可以参考精调样板间。
智能研报大纲 概述 根据用户输入的主题,生成结构清晰、逻辑完整的研报大纲,便于快速研报的写作。
数据增强 什么是数据增强? 在大模型训练中,训练数据的样本量和多样性直接影响模型的表现和泛化能力。在一些垂类场景应用中,受限于成本过高、隐私保护和领域数据稀缺等因素,获取数量充足且质量优良的训练数据往往很难。这种情况下,可以通过 数据增强(Data Augmentation) 的方式,对已有数据进行一定程度的扩充和丰富。
文件限制:链接地址要求为tar.gz/zip格式压缩包,文件类型支持jsonl,同时压缩包源文件大小在1G以内。 平台已有数据集 支持选择相同数据格式的非空数据集版本。 支持选择相同数据格式的非空数据集版本。 以上所有步骤完成后,即可导入数据至数据集。
对于该案例,为了能让大模型从一段客服对话中按照指定格式要求,准确抽取 顾客的“意图”标签和更为深层的“原因”标签,我们选择通过SFT调优大模型的该任务表现 ,下述展示了 SFT数据准备 的过程。 3.1 结合自定义业务字段,构建SFT数据集 结合存量的客服历史对话记录及 “意图”、“原因” 两类业务标签集,收集构建对话语料,并上传为千帆平台数据集。
智能搜索生成高性能版 能力描述 概述: 智能搜索生成高性能版 整合了大模型与搜索的能力,可根据用户输入的query进行全网实时信息检索,并总结输出内容。高性能版具有快的响应速度,同时不再区分搜索费用和大模型费用,仅按照调用量收费。 计费: 每日免费额度为100次,支持按量后付费(为不影响使用体验,可先去 开通后付费 ),默认优先抵扣免费资源的免费额度,费用详情请查看 计费说明 。
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