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穷的云安全挑战和无孔不入的云安全威胁与攻击,华为云在遵从法律法规业界标准的基础上,以安全生态圈为护城河,依托华为独有的软硬件优势,构建面向不同区域和行业的完善云服务安全保障体系。 安全性是华为云与您的共同责任,如图1所示。 华为云:负责云服务自身的安全,提供安全的云。华为云的安全
配置知识库 大模型在进行训练时,使用的是通用的数据集,这些数据集没有包含特定行业的数据。通过知识库功能,用户可以将领域知识上传到知识库中,向大模型提问时,大模型将会结合知识库中的内容进行回答,解决特定领域问题回答不准的现象。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发
量级的sft数据,问答模块使用了6万量级的sft数据 ,包括单轮问答、多轮问答。中控模块使用了1万量级的sft数据。 针对不同的任务类型,所需数据量会所有不同。从经验上来说,对于简单的任务,数据量的要求会少一点,如3000到5000条;对于复杂的任务,需要的数据条数更大一些,如2
成长地图 由浅入深,带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格,您将更全面地掌握其强大功能,助力您在不同领域实现创新,加速业务智能化升级。 产品介绍 什么是盘古大模型 产品优势 应用场景 产品功能 模型能力与规格 基础知识 03 入门 通过快
更高,缺点是成本较高。 当您将无监督数据构建为有监督数据时,请尽可能保证数据的多样性。建议将不同文本构建为不同的场景,甚至将同一段文本构建为多个不同的场景。 不同规格的模型支持的长度不同,当您将无监督数据构建为有监督数据时,请确保数据长度符合模型长度限制。 父主题: 典型训练问题和优化策略
回答生成的长度,避免生成异常截断。请注意,该参数值存在上限,请结合目标任务的实际需要以及模型支持的长度限制来调整。 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。
填写盘古请求Body 单击Postman界面的“Send”按钮,发送请求。当接口返回状态为200时,表示盘古API调用成功,并可在Postman中看到接口的返回信息。 图10 获取盘古API调用结果 使用Postman调用API时,如果出现SSL证书无效相关的报错,如“self signed
dcs.url= # sdk.memory.dcs.user= # sdk.memory.dcs.password= ## RDS or Mysql # Examples: jdbc:mariadb://127.0.0.1:3306/sdk?useSSL=false&useUnico
上下文:提供角色、示例、外部信息等,供大模型参考。 提示工程是什么 大模型生成文本的过程可视为一个黑盒,同一模型下对于同一个场景,使用不同的提示词也会获得不同的结果。提示工程是指在不更新模型参数的前提下,通过设计和优化提示词的方式,引导大模型生成目标结果的方法。 为什么需要提示工程 模
识和信息。数据工程套件作为盘古大模型服务的重要组成部分,具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。该套件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需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力,对原始数据进行优化,确保其质量和一致性。同时,数据工程套件还提供强大的数据存
移除文本中表情符,如✅。 去除网页标签 移除文本中网页标签符号。 去除特殊字符 移除文本中特殊符号,如● █ ◆ ◪ ► ® ©。 统一空格 将文本中不同的unicode空格比如U+00A0、U+200A,统一替换成通用空格。 去除乱码 移除去除乱码和无意义的字符。 html转义符反转 将文
设置订阅提醒后,模型训练和部署过程产生的事件可以通过手机或邮箱发送给用户。 图3 基本信息 单击“立即创建”,创建自监督训练任务。 自监督微调训练参数说明 不同模型训练参数默认值存在一定差异,请以前端页面展示的默认值为准。 表2 自监督训练参数说明 训练参数 默认值 范围 说明 数据批量大小 8 >=1
为什么微调后的模型,回答会异常中断 为什么微调后的模型,只能回答在训练样本中学过的问题 为什么微调后的模型,输入与训练样本相似的问题,回答与训练样本完全不同 为什么微调后的模型,评估结果很好,但实际场景表现却很差 多轮问答场景,为什么微调后的效果不好 数据量满足要求,为什么微调后的效果不好 数
Java、Python、Go、.NET、NodeJs 给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全,还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 开发环境要求 华为云盘古大模型推理SDK要求: Java SDK适用于JDK
义被整合,如“等于”、“王者荣耀”。 在盘古大模型中,以N1系列模型为例,盘古1token≈0.75个英文单词,1token≈1.5汉字。不同模型的具体情况详见表1。 表1 token比 模型规格 token比(token/英文单词) token比(token/汉字) N1系列模型
型时,可以扩容模型推理资产。 在“平台管理 > 资产管理 > 模型推理资产”中,单击操作列“扩容”执行扩容操作。 图4 扩容模型推理资产 不同类型的模型在部署时,做占用的推理资产数量存在差异,部署模型时所占的推理资产数量与模型类型关系如下。 表1 部署模型 模型类型 推理资产占有数量
可能性增大,利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。 重复惩罚 重复惩罚(repetition_penalty)是在模型训练或生成过程中加入的惩罚项,旨
基础问答:基础的模型文本问答,temperature等参数采用模型默认的设置。 llm.ask("你是谁?").getAnswer(); 同时调用多个不同的LLM。 final LLMConfig config = LLMConfig.builder() .llmModuleConfig(
以改变AI助手的回复方式,使其更好地响应用户的需求。例如,让AI助手表现得更加友好、专业,或者更加幽默。 多工具混合调用:AI助手可以集成不同功能的工具来解决问题,这使得AI助手能够处理各种复杂的任务。 统一调用入口:AI助手通过一个统一的问答入口,即可解决多种问题,这使得用户可以在一个地方就能完成所有的任务。
用户只需提供一些基本信息,大模型就能生成需求的文案,从而大大提高文案的质量和效率。 除了短视频风格的口播文案,营销文案还可以根据需求生成不同风格的文案,如小红书风格、知乎风格,或爆款标题等。 选择基模型/基础功能模型 盘古-NLP-N2-基础功能模型 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练,无需准备自监督数据。