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兼容性视图中显示所有网站,旅游网站建设网,网站代理浏览器一,广告设计专业可以考什么证本文主要简述如何快速完成和一些小细节 第一步下载嬛嬛数据集 数据来源:self-llm/dataset/huanhuan.json at master datawhalechina/self-llm GitHub 注意:1.一定是数据集下载完成一定是.json结尾的 2.这个是github的网址,可能会遇到打不开的情况 …
本文主要简述如何快速完成和一些小细节

第一步下载嬛嬛数据集

数据来源:self-llm/dataset/huanhuan.json at master · datawhalechina/self-llm · GitHub

注意:1.一定是数据集下载完成一定是.json结尾的

        2.这个是github的网址,可能会遇到打不开的情况

如果打不开这个网址直接点击下载这个压缩包,记得下载完要解压缩并且解压缩的位置要记住

(如果这一步不会可以联系助教,或者学习群里的同学)

第二步打开星火大模型平台

废话不多说直接上链接:星火大模型精调平台

这里有很多种方式登入,手机快捷是最简单的方式之一。

登入成功你将看到下面这个界面

如果到这一步,那么你已经迈出成功的第二步了。可能会问怎么是第二步,因为下载数据集被我放到上面跟学习手册顺序不一样。

第三步定制专属嬛嬛大模型

下面只需要按图片的步骤来,如果遇到不懂的截图问助教(ps:截多一点)

这里是推荐这个模型也可以换别的,别的可能再后面会遇到一些小问题小白请按照图上的来

这时候就会有同学问”怎么找不到这个界面“是下面这个界面。我当时也卡了一下,发现往下拉一下就好了。(因为我真的很粗心的)

这里可以直接拖进去,如果拖不进去看看是不是哪里没做好。为了节省时间选择文件也是OK的。

下面两个图其实是可以调整的,新手宝宝真的不建议动,直接默认就好。

这里可以看见是免费的,不需要担心收费的问题。点击提交即可开始我们的炼丹之旅。

Q:这样就结束了吗?

A:肯定不是的,学习手册还有那么长。趁现在还在训练,我们需要创建一个应用。具体有什么用后面你就知道了。

第四步创建应用

点击这个链接:控制台-讯飞开放平台

可以到讯飞的另外一个平台,之前那个不要关掉一会儿还要用到!!!

如果之前有用过的,就不要关这个了。完成就回到刚刚那个界面,一般是10分钟左右,明显还要一会儿。

等这个跑满了就可以开始发布的工作

有时候看不到这个体验,就点击服务管理,下面我举个例子:

可以看见还在发布中,稍微等一下就是下面这个界面就可以开始体验了

(这里不是说internlm2.5 7b chat不好,是举个发布中的例子)

第五步体验AI嬛嬛

下面我们开启体验之旅:

这里我们要感谢一下晏助教大大提供的思路,给大家展示一下:

如果有细心的小伙伴就会发现这个八个瑞士卷的问题(还没看直播的快去看看回放)

如果出现bug请及时联系助教,下面展示几种BUG:

可以试一下重新训练,或者退出重新登入

打卡

然后就到了我们最重要的打卡环节了(这里想必看过群公告和学习手册的小伙伴都懂)

对学习手册的问题这里简单的回答一下(仅代表个人观点)

对于这个练习题,关于'嬛嬛数据集'采用的Alpaca格式,我们可以逐一分析选项:

  1. 数据集中instruction字段可以为空,因为有些任务不需要指令
    这个说法是正确的。在Alpaca格式的数据集中,instruction字段通常包含一个简短的任务说明或指令。然而,并不是所有的任务都需要明确的指令,因此在某些任务中,instruction字段是可以为空的。

  2. input字段必须包含具体的输入内容,否则数据集无效
    这个说法是错误的。Alpaca格式并没有强制要求input字段必须包含具体内容。有些任务可能没有输入,或者input字段可以为空,特别是在开放式任务中。

  3. output字段是可选的,不是所有样本都需要标准答案
    这个说法是正确的。Alpaca格式允许output字段是可选的。对于一些任务,输出可能是开放的,或者在某些情况下没有标准答案。

  4. input字段在开放式任务中可以为空字符串,这是格式允许的
    这个说法是正确的。对于开放式任务(如生成文本的任务),input字段可以为空字符串,因为开放式任务通常不依赖于特定的输入内容。

综上所述,正确的选项是:

  • instruction字段可以为空,因为有些任务不需要指令
  • output字段是可选的,不是所有样本都需要标准答案
  • input字段在开放式任务中可以为空字符串,这是格式允许的

思考题:

Q:AI是什么?

A:AI(人工智能)是指通过模拟人类的思维、学习、决策等过程,使计算机或机器能够执行通常需要人类智能的任务。AI的目标是让机器具备感知、理解、学习、推理、问题解决等能力,从而在不同的领域(如语音识别、图像处理、自然语言处理等)中自动化执行任务。

最后感谢12的小伙伴一起的努力,感谢Datawhale AI冬令营和讯飞提供宝贵的学习机会,以及Datawhale团队。

感觉无代码训练大模型还是很轻松的,希望大家都能得到想要的收获!

最后晒一下12班的优秀成绩,如果有什么不对的希望指正,谢谢!

http://www.yayakq.cn/news/729722/

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