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无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习 一般来说,建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识,但预训练对数据量的要求较大,如果您的无监督文档量级过小,达不到预训练要求,您可以通过一些手段将其转换为有监督数据,再将转换后的领域知识与目标任务数据混合,使用微调的方式让模型学习。
预测大模型训练流程与选择建议 预测大模型训练流程介绍 目前,预测大模型支持微调训练。 微调阶段:微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练,使模型能够更有效地应对具体的任务需求。在微调过程中,通过设定训练指标来监控模型的表现,确保其达到预期的效果。完成微调后,将对用户模型进行评估
如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决 在选择是否通过调整提示词或场景微调来解决任务时,需要从以下两个主要方面进行考虑: 业务数据的可获取性 考虑该任务场景的业务数据是否公开可获取。如果该场景的相关数据可以公开获取,说明模型在训练阶段可能已经接触过类似的语料,因此具有一
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 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、案
CV大模型训练流程与选择建议 CV大模型训练流程介绍 目前,CV大模型支持微调训练。 微调阶段:微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练,使模型能够更有效地应对具体的任务需求。在微调过程中,通过设定训练指标来监控模型的表现,确保其达到预期的效果。完成微调后,将对用户模型进行评估
文档、扫描版PDF文件等。 微调数据要求: 数据格式样例:JSONL格式,每行是一条JSON,包含“context”和“target”两个字段。示例如下: query改写模块:准备对应省略补全任务的数据和对应指代消解任务的数据。 {"context": ["你对李健怎么看 | 音
[category1',category2', ...],// 所有类别名称的列表,每个类别对应一个 label,用于标注视频中的事件或动作。 'database': { 'video_name':{ // 训练集 train 测试集 test。
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。
编排应用 Agent平台支持为应用配置插件、工作流技能,支持接入知识库,还可增加应用的对话体验,详见创建与管理插件、编排工作流、创建与管理知识库。 应用编排流程见表1。 表1 应用编排流程 操作步骤 说明 步骤1:创建应用 创建一个新应用。 步骤2:配置Prompt 在应用中配置大模型所需的Prompt。
创建知识库 创建知识库的步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 单击左侧导航栏“工作台”,在“知识库”页签,单击右上角“创建知识库”。 在“创建知识库
大模型开发基本流程介绍 大模型(Large Models)通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理(NLP)等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤: 数据集准备:大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此,数据集准备是模型开发的第一步。
文本类清洗算子能力清单 数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持文本类数据集的清洗操作,分为数据提取、数据转换、数据过滤三类,文本类加工算子能力清单见表1。
Agent开发平台介绍 Agent开发平台简介 Agent开发平台是基于NLP大模型,致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验,都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建
视频类清洗算子能力清单 数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签和评分等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持视频类数据集的清洗操作,分为数据提取、数据过滤、数据打标三类,视频类加工算子能力清单见表1。
参数类型 描述 data String stream=true时,模型生成的消息以流式形式返回。生成的内容以增量的方式逐步发送回来,每个data字段均包含一部分生成的内容,直到所有data返回,响应结束。 表11 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 suggestion String
标注视频类数据集 创建视频类数据集标注任务 标注视频类数据集任务前,请先完成数据导入操作,具体步骤请参见导入数据至盘古平台。 创建视频类数据集标注任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程
数据量和质量均满足要求,为什么盘古大模型微调效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的,建议您排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或
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
使用“能力调测”调用科学计算大模型 能力调测功能支持用户调用预置或训练后的科学计算大模型。使用该功能前,请完成模型的部署操作,步骤详见创建科学计算大模型部署任务。 使用“能力调测”调用科学计算大模型可实现包括全球中期天气要素预测、全球中期降水预测、全球海洋要素、区域海洋要素、全球
查看预测大模型训练状态与指标 模型启动训练后,可以在模型训练列表中查看训练任务的状态,单击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态,各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化