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上下文记忆的对话、搜索增强等场景。 Memory(记忆)支持多种不同的存储方式和功能。 Cache缓存:是一种临时存储数据的方法,它可以提高数据的访问速度和效率。缓存可以根据不同的存储方式进行初始化、更新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询,通过向量和相似度的计算,实现对数据的语义理解和检索。
上下文记忆的对话、搜索增强等场景。 Memory(记忆)支持多种不同的存储方式和功能。 Cache缓存:是一种临时存储数据的方法,它可以提高数据的访问速度和效率。缓存可以根据不同的存储方式进行初始化、更新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询,通过向量和相似度的计算,实现对数据的语义理解和检索。
为什么微调后的模型,回答中会出现乱码 为什么微调后的模型,回答会异常中断 为什么微调后的模型,只能回答在训练样本中学过的问题 为什么微调后的模型,输入与训练样本相似的问题,回答与训练样本完全不同 为什么微调后的模型,评估结果很好,但实际场景表现却很差 多轮问答场景,为什么微调后的效果不好 数据量满足要求,为什么微调后的效果不好
评估概览:查看此次评估任务的各个规则指标评分情况。 模型结果分析:查看各个模型此次评估任务的基于各个指标的评分情况,以及具体到某条数据的打分情况。 用户可以将此次的评估报告通过导出按钮全部导出至本地存储,文件导出格式为CSV。 图3 评估报告页面 评估日志: 平台支持查看本次模型评估任务的详细日志
大模型概念类问题 大模型是什么 大模型的计量单位token指的是什么 大模型是否可以自定义人设 盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面
模型能力与规格 模型的基础信息 模型支持的区域 模型支持的操作
Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统、执行系统: 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。
Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统和执行系统。 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。
初始化带参数的盘古LLM LLM pangu = LLMs.of(LLMs.PANGU, llmConfig); pangu.ask("写一篇五言律诗").getAnswer(); 支持调整的参数解释。 private int maxTokens; // 完成时要生成的令牌的最大数量
构造fewshotPrompt模板: // 基于长度策略(长度限制50) // 传入prompt的开头 "参考以下示例,给出给定单词的反义词:" // 传入分隔符 "\n\n" // 传入prompt的结尾 "给定一个单词:{{word}},返回一个反义词:" FewShotPromptTemplate
应用增强功能”。用户可根据需求自行选择功能模型,输入资源名称,类型选择“边缘部署”,输入需要订购的推理算力,单击“确认订单”。 订购完成后,进入“平台管理 > 资产管理 > 模型推理资产”,可查看订购的边缘部署资产。 父主题: 部署为边缘服务
a funny joke about chickens" == format2 自定义prompt # 按约定的格式准备prompt文件; # 文档结构和文件名参考提供的系统预置prompts文件 文档结构示例: …… prompts -- default
体验盘古大模型功能 体验盘古预置模型能力 体验盘古驱动的应用百宝箱
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准备盘古大模型训练数据集 训练数据集创建流程 模型训练所需数据量与数据格式要求 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集(可选) 发布数据集 创建一个训练数据集
small”报错,表示数据量太少,拼接到模型要求长度后,条数不满足一次训练下沉。 解决方案:请增大数据集大小或者把epochs设大,保证日志中的Sink_num > 0。 图3 The dataset size is too small Decrypt failed 报错原因:模型训练过程中,训练日志出现“Decrypt