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表示在模型训练初期,逐步增加学习率到预设值的训练轮次,用于帮助模型在训练初期稳定收敛,避免大幅度的参数更新导致不稳定的学习过程。 锚框的长边和短边的比例 定义检测物体锚框的长宽比。通过设置不同的长短比例,模型可以更好地适应多种尺寸和形状的物体。 锚框大小 指锚框的初始尺寸。锚框是物体检测中的一个关键概念,通
科技行业公司的最大利润和市值是多少? 科技行业公司的最小利润和市值是多少? 科技行业公司的中位利润和市值是多少? 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
opened API. 账号未开通该API服务。 请确认是否已开通该API服务。 PANGU.3308 The accessed API does not match the existing API. 访问的API与已开通的API服务不匹配。 请确认调用的API是否填写错误。 PANGU
本样例场景实现文本翻译服务Token与调用地址的获取。 步骤2:创建并配置多语言文本翻译插件 本样例场景实现多语言文本翻译插件的创建与配置。 步骤1:获取文本翻译服务Token与调用地址 在创建多语言文本翻译工作流的实践中,需要调用华为云文本翻译服务API,调用前需获取文本翻译服务的Token,获取Token步骤如下:
Token在计算机系统中代表令牌(临时)的意思,拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API的权限。 Token的有效期为24小时,需要使用一个Token鉴权时,可以先缓存,避免频繁调用。 如果您的华为云账号已升级为
强模型的泛化能力。取值范围:[0,1]。 给输入数据加噪音的尺度 给输入数据加噪音的尺度,定义了给输入数据加噪音的尺度。这个值越大,添加的噪音越强烈,模型的正则化效果越强,但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围:[0,1]。 给输出数据加噪音的概率 给输出数据加噪音的概率,定
让模拟出的天气接近真实世界中的变化。 CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性,会对扰动本身做一定的评判,能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件,还可以用来评估预报结果的不确定性。
选择已部署的模型。 核采样 模型在输出时会从概率最高的词汇开始选择,直到这些词汇的总概率累积达到核采样值,核采样值可以限制模型选择这些高概率的词汇,从而控制输出内容的多样性。建议不要与温度同时调整。 温度 用于控制生成结果的随机性。调高温度,会使得模型的输出更具多样性和创新性;降
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。 标注图片类数据集、标注视频类数据集 发布图片、视频类数据集 评估图片、视频类数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估
欠费说明 在使用云服务时,如果账户的可用额度低于待结算账单金额,即被判定为账户欠费。欠费可能会影响云服务资源的正常运行,因此需要及时充值。预付费模式购买后不涉及欠费。 服务按时长计费的,当余额不足以支付当前费用时,账户将被判定为欠费。由于盘古NLP大模型不涉及物理实体资源,因此无
其中,意图的内容为针对该场景的描述语句或关键词,同时也将作为大模型进行推理和分类的依据,数量为2 ~ 5个。 在“高级配置”中配置提示词。单击“确定”,完成参数配置。 图6 意图识别节点参数配置 配置“提示器”节点。 鼠标拖动左侧“提问器”节点至编排页面,并连接“意图识别”的“文本翻
导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理,用于后续加工或发布操作。 导入数据至盘古平台 加工文本类数据集 清洗文本类数据集 通过专用的清洗算子对数据进行预处理,确保数据符合模型训练的标准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算子,例如去除噪声、冗余信息等,提升数据质量。
申请试用盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供了服务试用,需提交试用申请。 试用申请步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 单击“试用咨询”,进入华为云售前咨询页面。 图1 申请试用 填写姓名、联系电话等用户信息,单击“提交申请”进行表单预约。 父主题: 准备工作
获取模型请求URI。 若调用部署后的模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,在“我的服务”页签,模型部署列表单击模型名称,在“详情”页签中,可获取模型的部署ID。 图1 部署后的模型调用路径 若调用预置模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,在“预置服务”页签,模型列表
经验,并更高效、准确地获取信息。 大模型的计量单位token指的是什么 令牌(Token)是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token,然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如,在英文中,有些组合单词会根据语
学习率决定每次训练中模型参数更新的幅度。 选择合适的学习率至关重要: 如果学习率过大,模型可能无法收敛。 如果学习率过小,模型的收敛速度将变得非常慢。 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。 Lora矩阵的轶 较高的取值意味着更多的参数被更新,模型具有更大的灵活性,
导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理,用于后续加工或发布操作。 导入数据至盘古平台 加工气象类数据集 清洗气象类数据集 通过专用的清洗算子对数据进行预处理,确保数据符合模型训练的标准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算子,例如去除噪声、冗余信息等,提升数据质量。
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
如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码 为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断 为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同
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,可能会反复讨论某个主题,或频繁出现相同词汇。 平衡的:平衡模型输出的随机性和准确性。 创意性的:模型输出内容更具多样性和创新性,某些场景下可能会偏离主旨。 自定义:自定义大模型输出的温度和核采样值,生成符合预期的输出。