数据集发布场景介绍
数据发布介绍
ModelArts Studio大模型开发平台提供的数据发布功能涵盖数据评估、数据配比和数据流通操作,旨在通过数据质量评估和合理的比例组合,确保数据满足大模型训练的多样性、平衡性和代表性需求,促进数据的高效流通和应用。
数据发布不仅包括将数据发布为适合使用的格式,还要求根据任务需求评估数据集效果,并科学调整数据比例,确保数据集在规模、质量和内容上符合模型训练的标准。
- 数据评估
平台预置了多种数据类型的基础评估标准,包括NLP、视频和图片数据,用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准,从而精确优化数据质量,确保数据满足高标准,提升模型性能。
- 数据配比
数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。通过合理的配比,确保数据集的多样性、平衡性和代表性,避免因数据分布不均而引发的问题。
- 数据流通
数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”,用于后续模型训练等操作。支持的发布格式为默认格式、盘古格式(适用于训练盘古大模型时)。目前,仅文本类和图片类数据集支持发布为“盘古格式”。
通过这些功能,平台能够帮助用户科学管理和发布数据集,确保数据集质量符合大模型训练的需求,从而提高后续模型训练的效果。
数据发布意义
数据发布不仅仅是将数据转换为不同格式,还包括根据任务需求评估数据集效果并调整数据比例,确保数据在规模、质量和内容上满足训练标准。具体而言,数据发布具备以下几个重要意义:
- 确保数据质量和适配性
数据发布功能通过数据评估和配比,确保发布的数据集满足大模型训练的高标准。这不仅包括数据规模的要求,还涵盖了数据质量、平衡性和代表性的保证,避免数据不均衡或不具备足够多样性的情况,进而提高模型的准确性和鲁棒性。
- 提高数据的多样性和代表性
通过合理的数据配比,帮助用户按特定比例组合多个数据集,确保数据集在不同任务场景下的多样性和代表性。这样可以避免过度偏向某一类数据,保证模型能够学习到多种特征,提升对各种情况的适应能力。
- 多格式支持
对于文本类、图片类数据集,平台支持多种数据发布格式,包括“默认格式”、“盘古格式”,以满足不同训练任务的需求。通过这些格式的转换,用户可以确保数据与特定模型(如盘古大模型)兼容,并优化训练效果。
- 提高训练效率
发布符合标准的数据集可以大幅提升数据处理效率,减少后续调整工作,帮助用户快速进入模型训练阶段。
数据集发布是数据工程中的关键环节,通过科学的数据比例调整和格式转换,确保数据集符合模型训练要求。通过平台提供的数据发布功能,用户能够根据具体任务需求,灵活选择数据发布格式,保证数据的兼容性与一致性,从而为后续模型训练和应用部署打下坚实基础。
支持数据发布的数据集类型
支持数据发布的数据集类型见表1。
ModelArts Studio大模型开发平台支持将文本类、图片类数据集发布为两种格式:
- 默认格式:适用于广泛的数据使用场景,满足大多数模型训练的标准需求。
- 盘古格式:专为盘古大模型训练设计的格式,确保数据集在盘古模型训练中的兼容性和一致性。
除文本类、图片类数据集外,其余类型的数据集当前仅支持发布为默认格式。