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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
选择需要进行压缩的模型执行模型压缩,压缩策略为“INT8”。当压缩模型为N2基础功能模型,或是经有监督微调训练和RLHF训练后的N2模型,支持选择“低消耗模式”,减少推理资源的消耗。 图2 创建压缩任务 输入任务名称和描述,单击“立即创建”,即可下发压缩模型任务。模型压缩任务完成后,可以使用压缩后的模型进行部署操作。
B:我家里上不了网了 B:网连不上 A:先生,您家的网络无法连接是吗 A:请问您尝试重新插拔网线吗? B:是的,我试了 B:还是不行 拼接后的微调数据格式示例: {"context": ["xxx号话务员为您服务! 先生您好,有什么可以帮助您的?", "你好,是这样的 我家里上不了网了 网连不上"
vector_api = Vectors.of("css", vector_store_config) # 检索 query = "杜甫的诗代表了什么主义诗歌艺术的高峰?" docs = vector_api.similarity_search(query, 4) # 问答 doc_skill
ent-062102") .build()); // 检索 String query = "杜甫的诗代表了什么主义诗歌艺术的高峰?"; List<Document> docs = cssVector.similaritySearch(query,
答复:已经成功为您预定了2023年6月22日下午2点到4点的金桥203会议室。 用户: 再定一个明天8点到9点的会议室 助手: 好的,请问您希望预定哪个会议室? - 步骤1 答复:好的,请问您希望预定哪个会议室? 用户: 同一个会议室 助手: 已经成功为您预定了2023年6月23日早上8点到9点的金桥203会议室。
训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面 根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、
识,那么通用模型可能无法满足这些要求,需要在该领域的数据集上进行微调,以增强模型的泛化能力。 回答的风格或格式有特殊要求:虽然通用模型学习了相当可观的基础知识,但如果目标任务要求回答必须符合特定的风格或格式,这将造成和基础知识的数据分布差异。例如,需要模型使用某银行客服的口吻进行
费用按实际消耗的Token数量计算,即实际消耗的Token数量乘以Token的单价。 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型训练前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。 使用Token计算器的步骤如下:
以下给出了几种正常的Loss曲线形式: 图1 正常的Loss曲线:平滑下降 图2 正常的Loss曲线:阶梯下降 如果您发现Loss曲线出现了以下几种情况,可能意味着模型训练状态不正常: Loss曲线上升:Loss上升的原因可能是由于数据质量差,或者学习率设置得过大,使得模型在最优
通过丰富的开发SDK,应用开发套件加速大模型应用的开发,满足复杂业务需求。 支持区域: 西南-贵阳一 提示词工程 AI助手 盘古应用开发SDK 能力调测 盘古大模型提供了便捷的“能力调测”功能,用户可以体验平台预置的多种模型功能,包括文本补全和多轮对话。 只需在输入框中输入问题,模型便会自动返回对应的答案内容
审计 云审计服务(Cloud Trace Service,CTS)是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务,提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能,可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后,CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。
通用模型的规格:如果模型参数规模较小,那么可能需要较大的学习率和较大的批量大小,以提高训练效率。如果规模较大,那么可能需要较小的学习率和较小的批量大小,防止内存溢出。 这里提供了一些微调参数的建议值和说明,供您参考: 表1 微调参数的建议和说明 训练参数 范围 建议值 说明 训练轮数(epoch) 1~50 2/4/8/10
以下给出了几种正常的Loss曲线形式: 图2 正常的Loss曲线:平滑下降 图3 正常的Loss曲线:阶梯下降 如果您发现Loss曲线出现了以下几种情况,可能意味着模型训练状态不正常: Loss曲线上升:Loss曲线上升的原因可能是数据质量差,或学习率设置过大,使得模型在最优解附
达山顶,欣赏沿途的壮丽景色。此外,天门山玻璃栈道是全亚洲最长、最高的玻璃栈道,给游客带来刺激的体验。\n\n这两个景点不仅展示了湖南的自然美景,还体现了其深厚的文化底蕴,是了解湖南人文风情的绝佳选择。", "ppl": 5.964045702630172e-39
#PDF、WORD、HTML只需上传对应的文档,文档内容为文本 #JSONL {"text":"《活着》,是中国著名作家余华所写的一部长篇小说。《活着》讲述了一个普通农民徐福贵的人生历程。他的人生充满了苦难和挫折,但他在面对这些困难时,始终保持着坚强和乐观的态度。"} 否 有监督微调数据 单轮:CSV、JSONL
"caption":"xx","relation_operator":"xx"}]} 步骤4.综合以上内容和json格式,输出json 微调数据清洗: 如下提供了该场景实际使用的数清洗策略,供您参考: 判断数据中的JSON结构是否符合预先定义的接口结构。 异常数据示例如下: {"context": "…"
己身处一个完全陌生的地方。李晓发现自己穿越到了宋朝。他身处一座繁华的城市,人们穿着古代的服饰,用着他听不懂的语言交谈。他意识到自己真的穿越了。李晓在宋朝的生活充满了挑战。他必须学习如何使用新的语言,适应新的生活方式。他开始学习宋朝的礼仪,尝试理解这个时代的文化。在宋朝,李晓遇到了
创建有监督训练任务 创建有监督微调训练任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击界面右上角“创建训练任务”。 图1 模型训练列表 在训练配置中,选择模型类型、训练类型、训练方式、训练模型与训练参数。 其中,训练配置选择LLM(大语言模型),
Agent助手 应用介绍 通过模型对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行能力,通过与用户多轮对话,实现会议室预订场景。 环境准备 Java 1.8。 参考安装章节,完成基础环境准备。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties, 正确配置iam、pangu配置项。信息收集请参考准备工作。