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之所以没有这样做, 主要原因还是标注数据太少了 ,一共才3万条标注数据。理想情况下,如果标注数据足够多,可能 SFT 就足够了,这时候也不需要再做强化学习。现实中数据量达不到足够多,这时候就要借助强化学习。 再回顾一下千帆大模型:PPO是强化学习的一种算法,经过了PPO以后的1.3B的模型效果好于未经过PPO的175B模型,可见强化学习对大模型效果提升非常明显。
之所以没有这样做, 主要原因还是标注数据太少了 ,一共才3万条标注数据。理想情况下,如果标注数据足够多,可能 SFT 就足够了,这时候也不需要再做强化学习。现实中数据量达不到足够多,这时候就要借助强化学习。 再回顾一下千帆大模型:PPO是强化学习的一种算法,经过了PPO以后的1.3B的模型效果好于未经过PPO的175B模型,可见强化学习对大模型效果提升非常明显。
Step 2 上传并标注数据 不同类型的任务对应的数据格式不一致,您可以上传未标注数据并使用平台提供的标注工具进行标注。或直接上传各任务的标注数据。 Step 3 训练模型并校验效果 选择部署方式与算法,用上传的数据一键训练模型。 模型训练完成后,可在线校验模型效果。
平台提供文本实体标注的工具,您可在平台上传文档,完成标注后可直接进行模型训练。
第一步:收集原神角色立绘 通过百度图片搜索,我下载了43张原神不同角色的立绘,将它们按照序号进行标注,打包成ZIP文件。 第二步:对数据进行标注 由于我并没有在本地上传文件的时候就对图片进行了标注,我这里使用的是数据标注板块下的在线标注功能。 在线标注工具还是比较方便的,直接点击一个一个标注即可,不需要在本地生成json文件来标注。
平台提供标注工具,您可在平台上传文档,完成标注后可直接进行模型训练。
数据准备 数据采集与导入 建议采集真实应用场景的数据,如森林火灾现场图片,如无对应丰富样本,也可从历史森林火灾事故视频中抽取森林背景下的火灾烟雾和火种图片。 一般情况下,使用无人机进行巡检是常见的预警手段,数据采集时的图片视角需与无人机摄像头角度保持一致,如下图: 采集完毕的原图图片可以打包上传到平台,使用平台内置的物体检测标注工具进行标注。
因此,需选择图像-物体检测标注模板,并使用矩形框对佩戴、未佩戴厨师帽的人体头部位置进行标注。示例如下: 在标注过程中,可充分利用EasyData数据服务所提供的各类功能来提升标注效率。可使用左侧工具栏的放大/缩小工具,并可点击全屏按钮,以变化可视范围,便于进行大/小目标的标注。不同标签都会默认生成数字快捷键,画框后点击数字即可完成标签选定。
点击“上传视频”按钮进行视频数据上传,支持【单个视频上传】和【压缩包批量上传】两种视频上传方式,支持的图片格式有MP4,DIVX, AVI, MOV等。点击“视频抽帧“可以对视频进行抽帧生成抽帧图片集,可自定义抽帧帧率。 数据标注 点击“图片标注”按钮进入【图片标注】页。 点击图片右侧“+添加标签”建立符合业务场景的新标签。 选中右侧的标签并选中左侧的标注工具,可以在图片中进行标注。