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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
的正则化效果越强,但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围:[0,1)。 特征删除概率 用于定义特征删除机制中的删除概率。特征删除(也称为特征丢弃)是另一种正则化技术,它在训练过程中随机删除一部分的输入特征,以防止模型过拟合。这个值越大,删除的特征越多,模型的正则化效果越强,但
应用会根据盘古NLP大模型对提示词的理解,来选择使用插件、工作流或知识库,响应用户问题。因此,一个好的提示词可以让模型更好地理解并执行任务,应用效果与提示词息息相关。 配置Prompt Builder步骤如下: 在“Prompt builder”模块,需要在输入框中填写Prompt提示词。
Studio大模型开发平台提供的“成员管理”功能实现子用户精细的权限管理。 创建用户组 管理员可以创建用户组,并给用户组授予策略或角色,然后将用户加入用户组,使得用户组中的用户获得相应的权限。 创建用户组的步骤如下: 使用主账号登录IAM服务控制台。 左侧导航窗格中,选择“用户组”页签,单击右上方的“创建用户组”。
了极大的便利。它们可以根据具体需求,利用盘古大模型构建或优化业务流程,提高工作效率,降低运营成本,并为客户提供更精准、个性化的服务。 模型效果优秀 经过海量数据训练,盘古大模型在各种自然语言处理任务中展现出卓越的性能。无论是文本分类、情感分析、机器翻译,还是问答系统,模型都能以高
为无标签数据集添加准确的标签,确保模型训练所需的高质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式,用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 通过这些数据加工操作,平台能够有效清理噪声数据、标准化数据格式,并优化数据集的整体质量。数据加工不仅仅是简单的数据处理,它还会根
创建盘古多语言文本翻译工作流流程 操作步骤 说明 步骤1:创建并配置多语言文本翻译工作流 本样例场景实现多语言文本翻译工作流的创建与配置。 步骤2:试运行多语言文本翻译工作流 本样例场景实现多语言文本翻译工作流的试运行。 步骤1:创建并配置多语言文本翻译工作流 登录ModelArts
功能总览 功能总览 全部 数据工程工具链 模型开发工具链 应用开发工具链 能力调测 应用百宝箱 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础,为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分,具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。
配置OBS访问授权 ModelArts Studio大模型开发平台使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,为了能够顺利进行存储数据、训练模型等操作,需要用户配置访问OBS服务的权限。 配置OBS访问授权步骤如下:
间,同时保持或接近模型的最佳性能。 过拟合 过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格,会导致模型产生“以偏概全”的现象,导致模型泛化效果变差。 欠拟合 欠拟合是指模型拟合程度不高,数据距离拟合曲线较远,或指模型没有很好地捕捉到数据特征,不能够很好地拟合数据。 损失函数 损失函数(Loss
与其他服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储数据和模型,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署,帮助用户快速创建和部署模型。
些领域的相关数据广泛存在,模型通常能够较好地理解并生成准确回答。在这种情况下,通过调整提示词来引导模型的生成风格和细节,通常可以达到较好的效果。 业务逻辑的复杂性 判断任务场景的业务逻辑是否符合通用逻辑。如果场景中的业务逻辑较为简单、通用且易于理解,那么调整提示词是一个可行的方案。
洋生态、全球海浪高度。 全球海洋要素:实现预测全球范围内海面高度, 温度、盐度、海流速度纬向分量和海流速度经向分量变量。 区域海洋要素:实现预测特定区域范围内海面高度, 温度、盐度、海流速度纬向分量和海流速度经向分量变量。 全球海洋生态:实现预测全球范围内的叶绿素浓度、硅藻浓度等8种生态变量。
使用API调用NLP大模型 预置模型或训练后的模型部署成功后,可以使用“文本对话”API实现模型调用。 表1 NLP大模型API清单 API分类 API访问路径(URI) 文本对话 /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/chat/completions
适应性。例如,将提示词设置为“你是一个旅游助手,需要给用户介绍旅行地的风土人情。请介绍下{{location}}的风土人情。”在评估提示词效果时,可以通过批量替换{{location}}的值,来获得模型回答,提升评测效率。 同时,撰写提示词过程中,可以通过设置模型参数来控制模型的
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)
能力调测功能支持用户调用预置或训练后的NLP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NLP大模型部署任务。 使用“能力调测”调用NLP大模型可实现文本对话能力,即在输入框中输入问题,模型将基于问题输出相应的回答,具体步骤如下: 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。
可单击该知识库进入详情页面,再单击右上角“继续上传”,上传本地文件。 知识库命中测试 平台支持对创建的知识库进行命中测试,以评估知识库的效果和准确性。 命中测试通过将用户的查询与知识库中的内容进行匹配,最终输出与查询相关的信息,并根据匹配的程度进行排序。 知识库命中测试步骤如下:
盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型,结合了大数据预训练和多源知识,借助持续学习不断吸收海量文本数据,持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外,盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性,可在智能客服、创意营销等多个典型场景中,提供强大的AI技术支持。
个工作空间都是完全独立的,确保了工作空间内的资产不受其他空间的影响,从而保障数据和资源的隔离性与安全性。用户可以根据需求灵活划分工作空间,实现资源的有序管理与优化配置,确保各类资源在不同场景中的最大化利用。为进一步优化资源的管理,平台还提供了多种角色权限体系。用户可以根据自身角色