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rain01.csv;验证数据名称需包含eval字样;测试数据名称需包含test字样。文件的命名不能同时包含train、eval和test中的两个或三个。 时序预测必须要包含一个时间列,时间列值的格式示例为 2024-05-27 或 2024/05/27 或 2024-05-27
提示词工程类 如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 如何让大模型按指定风格或格式回复 如何分析大模型输出错误回答的根因 为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决
大模型微调训练类问题 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 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码
有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调(LoRA)是一种优化技术,用于在深度学习模型的微调过程中,只对模型的一部分参数进行更新,而不是对所有参数进行更新。这种方
最大token不合法 请参考《API文档》检查请求参数中输入的token数值是否不在范围内,并重新调试API。 PANGU.3318 tolal ContentLength Illegal. Content长度不合法 请参考《API文档》检查请求参数中输入的Content参数长度是否不在范围内,并重新调试API。
查看NLP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
提示词的效果通常与训练数据的相似度密切相关。当提示词的内容与模型在训练过程中接触过的样本数据相似时,模型更容易理解提示词并生成相关的输出。这是因为模型通过学习大量的训练数据,逐渐建立起对特定模式、结构和语言的理解,因此,提示词中包含的关键词、句式和语境如果与训练数据中的模式接近,模型能够“回忆”并运用已学习的知识和指令。
查看科学计算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
查看CV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
'classes': [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
结束节点可能会有多个输入,但是只能有一个输出值,因此需要开发者在“指定回复”中合并多个输入值为一个输出值。 结束节点为必选节点,需要配置于所有场景中。 结束节点配置步骤如下: 拖动左侧任意节点至画布中,以显示结束节点。 单击画布中的结束节点以打开节点配置页面。 参照表9,完成结束节点的配置。 表9
质量,对于钢铁企业的生产效率、成本控制和环境保护具有重要意义;通过配煤比例优化,在高炉炼铁过程中合理选择和搭配不同种类、性质和质量的煤炭,降低生产成本;通过钢水温度预测,在钢铁冶炼过程中,提高钢水温度预测的准确率,确保钢水在适当的温度范围内进行浇注和连铸。
使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案 场景描述 该示例演示了如何使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案。 应用百宝箱是盘古大模型服务为用户提供的便捷AI应用集,用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用,轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 操作流程 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案的步骤如下:
创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词,可以引导大模型生成用户期望的输出。提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验,来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程,用于对提示词进行统一管理。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。
平台提供了图文类、图片类清洗算子,算子能力清单见表1。 表1 图片类清洗算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 数据提取 图文提取 提取图文压缩包中的JSON文本和图片,并对图片进行结构化解析(BASE64编码)。 数据过滤 图片元数据过滤 基于图片存储大小、宽高比属性进行图片/图文数据清洗。
404 Not Fou 所请求的资源不存在。 建议直接修改该请求,不要重试该请求。 405 Method Not Allowed 请求中带有该资源不支持的方法。 建议直接修改该请求,不要重试该请求。 406 Not Acceptable 服务器无法根据客户端请求的内容特性完成请求。
设置背景及人设 背景: 模型基于简单prompt的生成可能是多范围的各方向发散的,如果您需要进行范围约束,或加强模型对已有信息的理解,可以进行提示:“结合xxx领域的专业知识...理解/生成...”、“你需要联想与xxx相关的关键词、热点信息、行业前沿热点等...生成...”,或
大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
盘古推理SDK简介 推理SDK概述 盘古大模型推理SDK是对REST API进行的封装,通过该SDK可以处理用户的输入,生成模型的回复,从而实现自然流畅的对话体验。 表1 推理SDK清单 SDK分类 SDK功能 支持语言 使用场景 推理SDK 对话问答(/chat/completions)
效果评估与优化 在低代码构建多语言文本翻译工作流中,优化和评估的关键在于如何设计和调整prompt(提示词)。prompt是与大模型或其他节点(如翻译插件)交互的核心,它直接影响工作流响应的准确性和效果。因此,效果评估与优化应从以下几个方面进行详细分析: 评估工作流响应的准确性: