需具有以下任一权限: 完全控制千帆大模型平台的权限:QianfanFullControlAccessPolicy 完全控制千帆大模型平台数据管理(除数据标注外)的权限:QianfanDataFullControlAccessPolicy 鉴权说明 调用本文API,使用“基于安全认证AK/SK”进行签名计算鉴权,即使用安全认证中的Access Key ID 和 Secret Access Key进行鉴权
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。
2、 结合用户反馈,从推理日志挖掘构建数据集 在结合您的实际业务场景部署对应服务后,可达到为用户推荐更多相关问题的“猜你想问”效果。 如下图所示,大模型基于用户与智能体的问答历史给出了相关推荐问题:“请给出具体的定价策略。”、“商业变现的方式有哪些”、“详细点”,这些亦即大模型的推理生成结果。
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”。
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。
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。
这时候就可以打开「使用外置数据源」,如下图所示: 使用外置数据源时,您需要选择当前空间下存在的数据源,目前只支持的外置数据源包括 Excel/CSV 、 MySQL 5.X 、 MySQL 8 、 GaiaDB 、 PostgreSQL 、 瀚高数据库 、 瀚高安全版数据库 、 KingbaseES-人大金仓 、 Greenplum 、 SQL Server 、 MariaDB 、 Oracle 、
通过数据的不断收集、标注、反馈与优化,大模型得以在循环往复的过程中实现自我增强,逐步提升其智能水平与应用效果。我们将详细探讨数据飞轮的运作机制,以及如何构建与管理高效的数据循环体系,助力大模型在海量数据的滋养下实现飞跃式发展。 无论你是从事人工智能研究的专业人士,还是对大模型技术充满好奇的开发者,本次课程都将为你提供系统全面的知识讲解与实践指导。
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。
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