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Per creare un processo di valutazione del modello che utilizzi lavoratori umani, è necessario specificare un set di dati tempestivo. I prompt vengono quindi utilizzati durante l'inferenza con il modello selezionato per la valutazione.
È necessario creare un set di dati prompt personalizzato in un processo di valutazione del modello che utilizza lavoratori umani. I set di dati dei prompt personalizzati devono essere archiviati in Amazon S3, utilizzare il formato di riga JSON e utilizzare l'estensione del file .jsonl. Ogni riga deve essere un oggetto JSON valido. Nel set di dati possono essere presenti fino a 1.000 prompt per processo di valutazione automatica.
Una voce di richiesta valida deve contenere la prompt chiave. Entrambe category le opzioni referenceResponse sono opzionali. Utilizza la chiave category per etichettare il prompt con una categoria specifica da utilizzare per filtrare i risultati quando li esamini nella scheda di valutazione del modello. Utilizza la chiave referenceResponse per specificare la risposta di verità fondamentale a cui i lavoratori possono fare riferimento durante la valutazione.
Nell'interfaccia utente del lavoratore, ciò che specifichi per prompt e referenceResponse è visibile ai tuoi lavoratori umani.
Per il lavoro creato utilizzando la console è necessario aggiornare la configurazione Cross Origin Resource Sharing (CORS) sul bucket S3. Per ulteriori informazioni sulle autorizzazioni CORS necessarie per questo ruolo, consulta Autorizzazioni CORS (Cross Origin Resource Sharing) richieste sui bucket S3.
Di seguito è riportato un esempio di set di dati personalizzati che contiene 6 input e utilizza il formato di riga JSON.
{"prompt":"Provide the prompt you want the model to use during inference","category":"(Optional) Specify an optional category","referenceResponse":"(Optional) Specify a ground truth response."}
{"prompt":"Provide the prompt you want the model to use during inference","category":"(Optional) Specify an optional category","referenceResponse":"(Optional) Specify a ground truth response."}
{"prompt":"Provide the prompt you want the model to use during inference","category":"(Optional) Specify an optional category","referenceResponse":"(Optional) Specify a ground truth response."}
{"prompt":"Provide the prompt you want the model to use during inference","category":"(Optional) Specify an optional category","referenceResponse":"(Optional) Specify a ground truth response."}
{"prompt":"Provide the prompt you want the model to use during inference","category":"(Optional) Specify an optional category","referenceResponse":"(Optional) Specify a ground truth response."}
{"prompt":"Provide the prompt you want the model to use during inference","category":"(Optional) Specify an optional category","referenceResponse":"(Optional) Specify a ground truth response."}L'esempio seguente è una voce singola espansa per maggiore chiarezza
{
"prompt": "What is high intensity interval training?",
"category": "Fitness",
"referenceResponse": "High-Intensity Interval Training (HIIT) is a cardiovascular exercise approach that involves short, intense bursts of exercise followed by brief recovery or rest periods."
}