训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古科学计算大模型
部署科学计算大模型 创建科学计算大模型部署任务 查看科学计算大模型部署任务详情 管理科学计算大模型部署任务 父主题: 开发盘古科学计算大模型
数据量足够,为什么盘古大模型微调效果仍然不好 这种情况可能是由于以下原因导致的,建议您排查: 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大、样本中存在异常数据、样本的多样性较差,都将影响模型训练的效果,建议提升您的数据质量。 父主题: 大模型微调训练类问题
而另一些模型则可能在更广泛的任务上更为出色。 根据盘古大模型特点调整提示词。 直接使用在其他大模型上有效的提示词,可能无法在盘古大模型上获得相同的效果。为了充分发挥盘古大模型的潜力,建议根据盘古大模型的特点,单独调整提示词。直接使用在其他大模型上有效的提示词,可能无法在盘古大模
科技行业公司的总利润和市值是多少? … 来源四:基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析,通过人工标注部分数据样例,再基于大模型(比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型)采用self-instruct等方式泛化出更多的业务场景数据。示例如下: 大模型输入: 请改写命令案例,生成10个相似命
Gallery中订阅数据资产的功能。AI Gallery提供了模型、数据集、AI应用等AI数字资产的共享,为企业级或个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节。 发布数据资产至AI Gallery 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。
同提示词在模型中的使用效果。 在撰写提示词页面,找到页面右侧变量输入区域,在输入框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息,变量集是一个excel文件,每行数据是需要输入的变量值信息,可以通过“导入”功能进行上传。
正常的Loss曲线:阶梯下降 如果您发现Loss曲线出现了以下几种情况,可能意味着模型训练状态不正常: Loss曲线上升:Loss上升的原因可能是由于数据质量差,或者学习率设置得过大,使得模型在最优解附近震荡,甚至跳过最优解,导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线:上升
开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 评测NLP大模型 调用NLP大模型
开发盘古预测大模型 使用数据工程构建预测大模型数据集 训练预测大模型 部署预测大模型
开发盘古专业大模型 部署专业大模型
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
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。 如果
开发盘古CV大模型 使用数据工程构建CV大模型数据集 训练CV大模型 部署CV大模型
在页面右上角单击,参考表2配置大模型参数。 表2 大模型参数配置 参数 说明 模型选择 选择要使用的大模型,不同的模型效果存在差异。 该模型需提前部署,步骤请参见创建NLP大模型部署任务。 模式选择 用于配置大模型的输出多样性。 包含取值: 精确的:模型的输出内容严格遵循指令要求,可
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、案
“训练轮次”或“学习率”等参数的设置,根据实际情况调整训练参数,帮助模型更好学习。 Prompt设置:请检查您使用的Prompt,对于同一个目标任务,建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT,才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格:理论上模型的参数规模越大,模型能学到的知识就越多,能学会的知识就更难
性较低。 基于大模型的数据泛化:您可以通过调用大模型(比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型)来获取有监督场景。一个比较常见的方法是,将无监督的文本按照章节、段落、字符数进行切片,让模型基于这个片段生成问答对,再将段落、问题和答案三者组装为有监督数据。使用模型构建的优点是数据丰富度更高,缺点是成本较高。
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、更有针对性的输出,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。 提示词模板可在平台“Agent
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? 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答? 盘古大模型是否可以自定义人设? 更多 大模型概念类 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? 更多 大模型使用类 盘古大模型是否可以自定义人设?
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