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申请体验盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供了五大模型的体验,包括NLP大模型、CV大模型、多模态大模型、预测大模型与科学计算大模型,用户可根据所需提交体验申请,申请通过后才可以体验盘古大模型功能。 登录盘古大模型套件平台。 在服务“总览”页面,单击“立即体验”,平台将跳转至盘古大模型体验申请页面。
书籍等语料)进行大规模无监督预训练,具备了强大的语言理解、生成、意图识别和逻辑推理能力。这使得大模型在智能问答系统中表现出色:用户输入问题后,大模型依靠其强大的意图理解能力和从大规模预训练语料及通用SFT中获得的知识,生成准确而全面的回答。然而,依赖通用大模型自身知识来回答问题,在某些垂直领域应用中会面临挑战:
采用规则将无监督数据构建为有监督数据的常用方法 规则场景 说明 文本生成:根据标题、关键词、简介生成段落。 若您的无监督文档中含标题、关键词、简介等结构化信息,可以将有监督的问题设置为“请根据标题xxx/关键性xxx/简介xxx,生成一段不少于xx个字的文本。”,将回答设置为符合要求的段落。
技术在保持相同QPS目标的情况下,降低推理时的显存占用。 采用INT8的压缩方式,INT8量化可以显著减小模型的存储大小与降低功耗,并提高计算速度。 模型经过量化压缩后,不支持评估操作,但可以进行部署操作。 创建模型压缩任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发
、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节,提供防篡改、数据隐私保护、加密、审计和数据主权保护等机制。在训练和推理过程中,通过数据脱敏、隐私计算等技术手段识别并保护敏感数据,有效防止隐私泄露,保障个人隐私数据安全。 内容安全:通过预训练和强化学习价值观提示(prompt),构建正向
面试问题生成 应用场景说明:将面试者的简历信息输入给大模型,基于简历生成面试问题,用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题: 写作示例
独立的风火水电,AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连,以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的区域默认对应一个项目,这个项目由系统预置,用来隔离物理区域间的资源(计算资源、存储资源和网络资源),以默认
通过API文档的概述、NLP大模型API和科学计算大模型API的详细介绍,您将全面理解如何调用和集成盘古大模型的各类接口,确保在不同场景中灵活应用这些强大的模型能力,加速业务开发进程。 API文档 NLP大模型 科学计算大模型 Token计算器 02 准备工作 使用盘古大模型服务前,
API NLP大模型 Token计算器
perature来调整生成文本的倾向性,但不要同时更改这两个参数。 取值范围:(0, 1] 缺省值:N1模型为0.7、N2模型为1,N4模型为0.85 max_tokens 否 Integer 生成文本的最大token数量。 输入的文本加上生成的文本总量不能超过模型所能处理的最大长度。
应使用常见的词汇和语言表达方式,避免使用生僻单词和复杂的句式,防止机器理解偏差。 多用肯定句,少用否定句,比如“你不能A -> 你必须保证^A”,“你不能生成重复的问题 -> 你需要保证生成的问题的多样性”。 中文里的形容词+名词结构需要加“的”,少了“的”模型有时候会难以理解。例如,真实场景,它可能理解为truth
撰写提示词 提示词是用来引导模型生成的一段文本。撰写的提示词应该包含任务或领域的关键信息,如主题、风格和格式等。 撰写提示词时,可以设置提示词变量,即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识,表示一些动态的信息,让模型根据不同的情况生成不同的文本,增加模型的灵活性和适应性。例如,将
api.embeddings.factory import Embeddings # redis向量 # 不同的向量存储, 不同的相似算法;计算的评分规则不同; 可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 # 例如使用Redis向量、余弦相似度、CSS词向量模型,并且设置相似性判断阈值为0
Key)加密调用请求。经过认证的请求总是需要包含一个签名值,该签名值以请求者的访问密钥(AK/SK)作为加密因子,结合请求体携带的特定信息计算而成。通过访问密钥(AK/SK)认证方式进行认证鉴权,即使用Access Key ID(AK)/Secret Access Key(SK)加密的方法来验证某个请求发送者身份。
准备工作 注册华为账号并开通华为云,并完成实名认证,账号不能处于欠费或冻结状态。 检查开发环境要求,确认本地已具备开发环境。 开通盘古大模型API。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。
import org.junit.jupiter.api.Assertions; //redis向量 // 不同的向量存储, 不同的相似算法;计算的评分规则不同; 可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 // 例如使用Redis向量、余弦相似度、CSS词向量模型,并且设置相似性判断阈值为0
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。 您可根据数据和模型的规模进行调整。一般来说,如果数据量级很小或模型参数规模很大,可以使用较小的学习率,反之可以使用较大的学习率。
到某一时间点的所有数据。因此,对于该时间点之后的信息,大模型可能无法提供。 通过将大模型与盘古搜索结合,可以有效解决数据的时效性问题。当用户提出问题时,模型先通过搜索引擎获取最新的信息,并将这些信息整合到大模型生成的答案中,从而提供既准确又及时的答案。 登录盘古大模型套件平台,在左侧导航栏中选择“能力调测”。
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。 Vector向量存储:是一种将数据转换为数学表示的方法,它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据
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。 Vector向量存储:是一种将数据转换为数学表示的方法,它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据