3.prompt构造注意事项 3.1 prompt格式要求 原则 说明 示例 优先输出markdown格式 标注数据输出格式, 首先选择markdown格式 ,格式可参考 https://github.com/xugaoyi/Markdown ,格式要正确无误 注意markdown中的空格 无序列表 - 和有序列表“1.
开发者:拥有授权项目下数据,训练,部署等平台功能权限。 标注成员:拥有授权项目下多人标注任务接收的权限
1.标题:标题要简明扼要,能够准确反映报告的主题和内容; 2.引言:简要介绍报告的目的和背景,引出下文; 3.主体:详细阐述乡镇的招商引资情况,包括总体情况、具体举措及成效等,要求数据真实、案例生动、分析深入; 4.结尾:总结全文,指出存在的问题和改进的方向,展望未来。 字数要求: 生成的报告字数不少于2000字。
指令 : 我希望你能写一个关于家庭合睦的4个人的剧本,剧本中要引出品牌商的广告。 输出风格 :你创作的剧本为常见的短视频平台剧本。 输出范围 :剧本要拍成视频,总时长不能超过5分钟。 大模型担任律师 能力与角色 :你现在是一个资深律师。 背景信息 :最近你接了一个财务侵占的官司,涉案金额5xxx元,你是受害人的辩护律师。 指令 : 请帮忙出一个法律公告,警示被告尽快偿还非法侵占的财务。
二、少样本提示 在一些复杂的场景中,零样本不起作用或者效果不好,建议在提示中提供演示或示例,这就引出了少样本提示。少样本提示可以作为一种技术,以启用上下文学习,我们在提示中提供演示以引导模型实现更好的性能。演示作为后续示例的条件,我们希望模型生成响应。
二、少样本提示 在一些复杂的场景中,零样本不起作用或者效果不好,建议在提示中提供演示或示例,这就引出了少样本提示。少样本提示可以作为一种技术,以启用上下文学习,我们在提示中提供演示以引导模型实现更好的性能。演示作为后续示例的条件,我们希望模型生成响应。
其作用为用来合成实景图,连同手工标注的实景图一起用于训练,降低实景图即训练数据采集和标注成本。
Step1:提前准备训练数据 物体检测需要提供包含目标物体的图片并标注物体即可训练物体检测模型,自动识别图中所有目标物体的位置、名称,下面我们来看看这次需要计数的包含螺丝螺母的图片示例: 图片数量越多理论上训练效果越好,物体检测的图片数量建议每个类别不低于20张图片 注意图片需要为业务生产的真实环境所采集的图片,与真实场景越贴近,训练模型效果越佳 Step2:创建数据集 在数据总览界面点击【创建数据集
上传的实景图,只有标注过的图片会被训练,所有训练的图片中,系统会随机抽取70%作为训练集,剩余的30%作为测试集,由于训练数据和测试数据每次都是随机抽取的,所以同样的数据集每次训练出来的结果会不一样。 SKU单品图是用来做什么的? SKU单品图用来降低实景图即训练数据采集和标注成本的。
用零代码开发实现实例分割 示例说明 对比物体检测,实例分割支持用多边形标注训练数据,且模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。本文以工件分割模型在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。