导入Prompt集数据 登录到 千帆ModelBuilder操作台 ,在左侧功能列选择 通用数据集 ,进入 训练数据集 主任务界面。 数据格式说明 Prompt集:仅含用户提问、不含模型回答的文本数据集。适用于模型蒸馏,将作为输入数据源,批量请求教师模型生成蒸馏数据。
自动化标注接口说明 接口描述 自动化标注接口面向大模型安全评测场景,针对大模型的用户输入(Prompt)与模型生成输出(Response),自动化识别并标注违法违规、低俗色情、暴力恐怖、偏见歧视、虚假信息、隐私泄露等各类安全风险,支持批量内容处理,辅助用户高效完成模型输入输出的风险标注工作,为大模型安全合规评估、模型迭代优化提供数据支撑。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 2 17 人类反馈强化学习的反馈数据怎么来的? 大模型开发 / 互助问答 数据集 大模型训练 大模型推理 2023.08.25 11461 看过 如果是人工标注的话,大概的流程、人工、规模,减轻标注负担的方法是什么样的?还有就是reward模型用的哪个?
如何用可视化工具调用 如何使用 Postman 调用图像识别服务 API 本文提供了通过可视化工具 Postman 调用 植物识别 API 的样例,帮助您零编码快速体验并熟悉图像识别服务。 视频教程请参见 如何用可视化工具调用API服务(视频版) 。 1.
时序数据集介绍 时序数据介绍 时序数据包含有时序特征,常规时序数据是具有一定频率的并且在连续时间范围内的每个采样点上都有一个值。
导入的数据位于用户目录的 data/ 文件夹(当原始数据集有更新时,不会自动同步,需要手工进行同步)。 注:若在BML中未创建数据集,请先参考 数据服务 ,创建、上传、标注数据集。 2、数据转换。 PaddleDetection 训练所需要的数据格式与 BML 默认的数据格式有所不同,所以需要利用脚本将导入的数据转为 PaddleDetection 支持的数据格式,并进行3:7切分。
FPN 40.9 4454 经典的两阶段检测器,预测精度高,训练时间长,适用于重视模型精度的使用情况 百度超大规模数据集通用检测预训练模型 YOLOv3-DarkNet - - 使用百度自有大规模数据集的预训练网络,对比公开数据集的预训练模型具有更高的精度 Faster_R-CNN-ResNet50-FPN - - 使用百度自有大规模数据集的预训练网络,对比公开数据集的预训练模型具有更高的精度 实例分割模型
在集群管理页面单击 云原生AI > 数据集 。 在数据集管理页面中,点击目标数据集操作列的 “删除” 。 在确认删除弹出框中,单击“确定”按钮完成数据集删除。
推荐方式一:借助旗舰模型,批量生成高质量Response 您可使用平台的 推理结果集 功能,推理模型选择ERNIE 4.0,对负反馈数据集的Prompt进行批量推理,重新生成更高质量的Response。 推荐方式二:数据标注 人工数据标注与审核可有效保障样本质量,您可使用平台的 数据标注 对数据集进行精标改写。
导入纯文本数据 登录到 千帆ModelBuilder操作台 ,在左侧功能列选 通用数据集 ,进入主任务界面。 数据格式说明 纯文本:特定领域的大规模无标注数据。适用于模型精调的Post-pretrain自监督预训练,作为后续Post-pretrain的训练输入,推荐数据量至少10亿tokens,如需试用,则推荐1千万tokens及以上的数据量,凸显训练效果。