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如何调整推理参数,使模型效果最优 推理参数(解码参数)是一组用于控制模型生成预测结果的参数,其可以用于控制模型生成结果的样式,如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前,平台支持的推理参数包括:温度、核采样以及话题重复度控制,如下提供了这些推理参数的建议值和说明,供您参考:
责任共担 华为云秉承“将公司对网络和业务安全性保障的责任置于公司的商业利益之上”。针对层出不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。
的结果,即回答中反复出现某一句话或某几句话。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 推理参数设置:请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数的设置,适当增大其中一个参数的值,可以提升模型回答的多样性。 数据质量:请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据,可以通过规则进行清洗。
调用run接口运行一个Agent: agent.run("帮我定个下午3点到8点2303会议室") Agent的运行时会进行自我迭代,并且选择合适的工具,在日志中打印最终的执行结果: 用户: 帮我定个下午3点到8点2303会议室 助手: 好的,2023-11-17 15:00到2023-11-17 2
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,李晓遇到了许多有趣的人。他遇到了一位名叫赵敏拿来的小女孩,她聪明伶俐,让李晓对她产生了深深的喜爱。他还遇到了一位名叫王安石的大儒,他的智慧和博学让李晓深感敬佩。在宋朝的生活中,李晓也
批量大小。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用平台提供的默认值,再结合训练过程中的实际情况动态调整。 学习率(learning_rate) 0~1 1e-6~5e-4 学习率是在梯度下降的过程中更新权重时的超参数,过高会导致模型在最优解附近震荡,甚至跳过最优解,无法收敛,过低则会导致模型收敛速度过慢。
运行Agent(Java SDK) 在给出的示例中,Agent中预置了2个工具,分别为: meeting_room_status_query:查询会议室的状态,是否被预订或者正在使用中。 reserve_meeting_room:预订会议室。 单轮执行: 调用run接口运行一个Agent:
模型支持的区域 区域是一个地理区域的概念。我国地域面积广大,由于带宽的原因,无法仅依靠一个数据中心为全国客户提供服务。因此,根据地理区域的不同将全国划分成不同的支持区域。 盘古大模型当前仅支持西南-贵阳一区域。 图1 盘古大模型服务区域 父主题: 模型能力与规格
-> int: return a + b @Tool说明: name。工具的标识,建议为英文且与实际工具含义匹配,在同一个Agent中唯一。 description。工具的描述,建议为中文,尽可能的简短描述工具。 principle。何时使用该工具,为重要参数,该描
如何调用REST API 开通API 构造请求 认证鉴权 返回结果
为什么微调后的模型,只能回答在训练样本中学过的问题 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中的问题,模型生成的结果很好,一旦输入了一个从未出现过的数据(目标任务相同),回答却完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘
大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称,也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型,是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型,然后在下游任务中对该模型进行精调,以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、万亿级别的预训练模型。此类大模型因具备更强的泛化能力,能够
lookup("缓存是否存在?")); //更新数据 //指向语义缓存中添加或修改数据,需要指定数据的键值对和结果对象 //例如,把“把缓存是否存在?”这个问题和“test-semantic-cache-vector-001”这个会话标识对应的答案“存在”保存到语义缓存中,代码示例如下 cache.update("缓存是否存在?"
on_session_iteration(self, agent_session: AgentSession): """ Session迭代过程中调用 :param agent_session: AgentSession """ def on_session_end(self
cache_config) # 更新数据 # 指向语义缓存中添加或修改数据,需要指定数据的键值对和结果对象 # 例如,把“把缓存是否存在?”这个问题和“test-semantic-cache-vector-001”这个会话标识对应的答案“存在”保存到语义缓存中,代码示例如下 cache.update("缓存是否存在?"
onSessionStart(AgentSession agentSession) { } /** * Session迭代过程中调用 * * @param agentSession AgentSession */ default void
meetingRoom; } } @AgentTool注解说明: toolId。表示工具的标识,建议为英文且与实际工具含义匹配,在同一个Agent中唯一。 toolDesc。工具的描述,为重要参数,尽可能的准确简短描述工具的用途。 toolPrinciple。表示何时使用该工具,
打基础 先制定一个能够明确表达主题的提示词(若模型训练时包含相似任务,可参考模型训练使用的提示词),再由简至繁,逐步增加细节和说明。打好基础是后续提示词优化的前提,基础提示词生成效果差,优化只会事倍功半。 例如,文学创作类可以使用“请创作一个关于{故事主题}的故事”,邮件写作类可
在“服务管理”页面,单击所需API的“查看详情”按钮。 图1 服务管理 在“服务列表”中选择需要调用的模型,单击操作栏中的“调用路径”,复制对应模型的API请求地址。 图2 获取API请求地址 获取Token。 在调用盘古API过程中,Token起到了身份验证和权限管理的作用。 在调用盘古API前,需要先使用“获取
如何评估微调后的模型是否正常 评估模型效果的方法有很多,通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果: Loss曲线:通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果,确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估:使用平台的“模型评估”功能,“模型评估”将对您之前上传的测试集进