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诉我,今天有什么我可以为您做的吗?” 在“对话体验 > 推荐问题”中,可填写推荐问题,也可单击“智能添加 > 确定”智能添加推荐问题。推荐问题至多配置3条。 例如,“请告诉我您需要什么帮助?如:帮我预定会议室、帮我查询天气预报。 在“对话体验 > 追问”中,可选择是否开启“追问”功能,若开启,可填写追问prompt。
在“高级配置”中,配置“指令”如下: 请你从目标数据中提取翻译相关参数,参数包括text(待翻译文本),from(目标原语言),to(翻译目标语言)。目标数据未提供或者有歧义(如存在多个)的变量请保证取值为空\'\'。from的取值范围为ar、de、ru、fr、ko、pt、ja、th、es、en、vi、zh、
开发盘古大模型提示词工程 什么是提示词工程 获取提示词模板 撰写提示词 横向比较提示词效果 批量评估提示词效果 发布提示词
的进行,Loss值不断减小,直到收敛到一个较小的值。 验证损失值 模型在验证集上的损失值。值越小,意味着模型对验证集数据的泛化能力越好。 获取训练日志 单击训练任务名称,可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。 对于训练异常或失败的任务可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型
valid number is 0. 该日志表示数据集中的有效样本量为0,可能有如下原因: 数据未标注。 标注的数据不符合规格。 请检查数据是否已标注或标注是否符合算法要求。 父主题: 训练科学计算大模型
自定义L1预训练模型目录 自定义预训练模型所在的OBS路径。 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。 是否使用自定义L1预训练模型 是否使用自定义预训练模型进行训练,模型为用户与服务共建,详情请联系客服。 热身轮次 表示在模型训练初期,逐步增加学习率到预设值的
的准确性越高。 召回率 召回率是指在所有实际为正类的样本中,被模型正确预测为正类的比例。数值越高,表明模型在检测正类样本时的全面性越高。 获取训练日志 单击训练任务名称,可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。 对于训练异常或失败的任务可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型
valid number is 0. 该日志表示数据集中的有效样本量为0,可能有如下原因: 数据未标注。 标注的数据不符合规格。 请检查数据是否已标注或标注是否符合算法要求。 训练日志提示“ValueError: label_map not match” 训练日志中提示“ValueError:
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大模型使用类问题 盘古大模型是否可以自定义人设 如何将本地的数据上传至平台 导入数据过程中,为什么无法选中OBS的具体文件进行上传 如何查看预置模型的历史版本
的准确性越高。 召回率 召回率是指在所有实际为正类的样本中,被模型正确预测为正类的比例。数值越高,表明模型在检测正类样本时的全面性越高。 获取训练日志 单击训练任务名称,可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。 对于训练异常或失败的任务可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型
关性,而负值则表示反向相关。 RQE 衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的相对误差的平方和。该值越小,代表模型性能越好。 获取训练日志 单击训练任务名称,可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。对于训练异常或失败的任务也可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型
按标签:该场景适用于通过数据打标类清洗算子进行加工的文本类数据集,具体标签名称与标签值可在完成清洗文本类数据集操作后,进入数据集详情页面获取。 填写示例如图1所示。 图1 “按标签”配比方式填写示例 页面将返回至“数据配比”页面,配比任务运行成功后,状态将显示为“运行成功”。
服务端返回的json数据不符合json反序列化的规则,和sdk定义的数据结构不一致,导致反序列化失败。 sdk json数据解析问题。 建议排查服务端返回的数据是否和服务SDK设计的结构、字段一致。 SDK运行报错 java.lang.NoClassDefFoundError: Could not initialize
模型规格:不同规格的模型支持的长度不同,若目标任务本身需要生成的长度已经超过模型上限,建议您替换可支持更长长度的模型。 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常截断的数据,可以通过规则进行清洗。 父主题: 大模型微调训练类问题
和应用。 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础,为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分,具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不同训练和评测任务的
在结尾引导观众行动。要求口语化。需要300字。", "target": …} 问题三:存在重复数据。 删除重复数据。 略 略 训练模型 自监督训练: 不涉及 有监督微调: 本场景采用了下表中的微调参数进行微调,您可以在平台中参考如下参数进行训练: 表2 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小(batch_size)
参数类型 参数名称 参数说明 标注分配 启用多人标注 关闭时,默认管理员单人标注。 启用时,可以指定参与标注的人员及标注数量。 标注审核 是否审核 否,标注后不进行审核操作。 是,审核员会检查标注员的标注内容,若发现问题,审核员可注明原因并驳回标注数据,标注员需重新标注。 启用多人审核