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排顺序 在提示词中内容的顺序也很重要,基于盘古大模型调优经验,将关键信息放在结尾处,模型输出效果更好。不同任务的关键信息不同,若需要模型生成的内容更具创意性,关键信息需要为内容描述;需要模型严格遵循指令进行回复的,关键信息为指令及说明。 父主题: 常用方法论
深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 华为云盘古大模型,以下功能支持API调用。 表1 API清单 API 功能 NLP-文本补全 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。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。
npm i @huaweicloud/huaweicloud-sdk-pangulargemodels 在线生成SDK代码 API Explorer可根据需要动态生成SDK代码功能,降低您使用SDK的难度,推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例
果,也释放了企业的创作活力和创新潜力。 代码助手 在软件开发领域,编程语言的多样性和复杂性给程序员带来了巨大的挑战。盘古NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手,显著提升了研发效率。 盘古大模型能够根据用户给定的题目,快速生成高质量的代码,支持Java、Python、Go等多种编
证书会自动生成,一般无需修改。 pkgs // 包目录,用户自行命名 docker docker.tgz // docker 二进制文件,要求版本>19.0.3 certs // 使用generate命令生成的证书,指
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(多轮对话)(/chat/completions)
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 0.75 1.5 N2
用于控制聊天回复的长度和质量。一般来说,设置较大的参数值可以生成较长和较完整的回复,但也可能增加生成无关或重复内容的风险。较小的参数值可以生成较短和较简洁的回复,但也可能导致生成不完整或不连贯的内容,请避免该值小于10,否则可能生成空值或极差的效果。因此,需要根据不同的场景和需求来选择合适的参数值。
用于控制聊天回复的长度和质量。一般来说,设置较大的参数值可以生成较长和较完整的回复,但也可能增加生成无关或重复内容的风险。较小的参数值可以生成较短和较简洁的回复,但也可能导致生成不完整或不连贯的内容,请避免该值小于10,否则可能生成空值或极差的效果。因此,需要根据不同的场景和需求来选择合适的参数值。
获取提示词模板 平台提供了多种任务场景的提示词模板,可以帮助用户更好地利用大模型的能力,引导模型生成更准确且更具针对性的输出,从而提高模型在特定任务上的性能。在创建提示词工程前,可以先使用预置的提示词模板,或基于提示词模板进行改造,如果提示词模板满足不了使用需求,可再单独创建。 提示词模板可以在平台“应用开发
算函数。它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。 推理相关概念 表2 训练相关概念说明 概念名 说明 温度系数 温度系数(temperature)控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性,调整模型的softmax输出层中预测词
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", "先生,您家的网络无法连接是吗
为什么微调后的模型,回答中会出现乱码 当您将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,模型生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。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: 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据,可以通过规则进行清洗。
对于搭建满意的清洗流程,可以“发布模板”,后续重复使用。发布后的模板,可以在“模板”页签查看,也可以返回数据清洗列表,在“清洗模板 > 我的模板”中查看。 图5 发布模板 清洗流程搭建完成后,单击界面右上角“完成创建”。 单击清洗任务列表操作栏中的“启动”,启动清洗任务。 清洗任务完成后,可以单击“任务名称”,在任
结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。 任务执行:能通过工具与外界发生联系并产生影响,工具可以自定义,包括查询信息、调用服务、网络搜索、文件管理、调用云服务等,通过Agent构建一个让LLM按照特定的规则迭代运行的Prompt,直到任务完成或者达到终止条件(如设置迭代次数)。
文本补全: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。例如,让模型依据要求写邮件、做摘要总结、生成观点见解等。 多轮对话:基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 图1 使用能力调测 表1 能力调测参数说明 参数 说明 温度 用于控制生成文本的多样性和创造力。 核采样
结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。 任务执行:能通过工具与外界发生联系并产生影响,工具可以自定义,包括查询信息、调用服务、网络搜索、文件管理、调用云服务等,通过Agent构建一个让LLM按照特定的规则迭代运行的Prompt,直到任务完成或者达到终止条件(如设置迭代次数)。
BLEU-1:机器翻译、⽂本摘要等生成类任务常用的评价指标。用于评估模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度,数值越高,表明模型性能越好。 BLEU-2:机器翻译、⽂本摘要等生成类任务常用的评价指标。用于评估模型生成句子与实际句子在中词组层面的匹配度,数值越高,表明模型性能越好。 BLEU
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
创建一个训练数据集 训练数据集是用于模型训练的实际数据集。通常,通过创建一个新的数据集步骤,可以生成包含某个特定场景数据的数据集。例如,这个数据集可能只包含用于训练摘要提取功能的数据。然而,在实际模型训练中,通常需要结合多种任务类型的数据,而不仅限于单一场景的数据。因此,实际的训