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文本补全:给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。例如,让模型依据要求写邮件、做摘要总结、生成观点见解等。 多轮对话:基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 图1 使用能力调测 表1 能力调测参数说明 参数 说明 温度 用于控制生成文本的多样性和创造力。
提示词工程使用流程 盘古大模型套件平台可以辅助用户进行提示词设计、调优、比较和对提示词通用性进行自动评估等功能,并对调优得到的提示词进行保存和管理。 表1 功能说明 功能 说明 提示用例管理 提示用例集用于维护多组提示词变量的信息,可以用于提示词的调优、比较和评估。 支持对用例集的创建、查询、修改、删除。
一个规格的基础功能模型)来获取目标场景的数据,以此扩充您的数据集。为了能获取更高质量的数据,可以通过CoT(思维链)、self-instruct等方式批量调用大模型,来获取满足您要求的数据。 人工标注:如果以上两种方案均无法满足您的要求,您也可以使用“数据标注”功能,采用人工标注方式来获取数据。
数据则帮助模型更好地应对各种情况。因此,数据的收集和处理是大模型训练中的关键环节。 盘古大模型套件平台通过提供数据获取、清洗、配比与管理等功能,确保构建高质量的训练数据。 父主题: 准备盘古大模型训练数据集
输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。用户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。 图1 预览提示词效果 单击“查看效果”按钮,输出模型回复结果,用户可以根据预览效果调整提示词的文本和变量。 父主题: 撰写提示词
private int bestOf; // 服务侧生成优选的回答数 private boolean stream; // 是否开启流式调用 流式问答:模型问答,开启流式效果,响应消息流式打印。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.callback
中控模块:盘古-NLP-N1-基础功能模型 说明:该模块需要实现意图识别分类的功能。当输入意图识别模块的是政务问题时,控制下游调用检索模块;当输入不需要调用检索的非政务问题时,不调用检索,直接模型回答问题。实现方法为通过微调获得一个具有二分类能力的模型。 问答模块:盘古-NLP-N2-基础功能模型 说明
Memory(记忆)模块结合外部存储为LLM应用提供长短期记忆能力,用于支持上下文记忆的对话、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。
(比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型)来获取目标场景的数据,以此提升数据质量。一个比较常见的方法是,将微调数据以及数据评估标准输入给模型,让模型来评估数据的优劣。 人工标注:如果以上两种方案均无法满足您的要求,您也可以使用“数据标注”功能,采用人工标注方式来清洗数据。 父主题:
Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment
了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格,您将更全面地掌握其强大功能,助力您在不同领域实现创新,加速业务智能化升级。 产品介绍 什么是盘古大模型 产品优势 应用场景 产品功能 模型能力与规格 基础知识 03 入门 通过快速入门引导,您将快速熟悉平台的核心能力,
服务自身的安全,涵盖华为云数据中心的物理环境设施和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不仅包括华为云基础设施和各项云服务技术的安全功能和性能本身,也包括运维运营安全,以及更广义的安全合规遵从。 租户:负责云服务内部的安全,安全地使用云。华为云租户的安全责任在于对使用的Ia
除了短视频风格的口播文案,营销文案还可以根据需求生成不同风格的文案,如小红书风格、知乎风格,或爆款标题等。 选择基模型/基础功能模型 盘古-NLP-N2-基础功能模型 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练,无需准备自监督数据。 微调数据来源: 来源一:真实业务场景数据。 来源二:基于
图1 提示词工程 选中两个候选提示词,单击左上角“横向比较”按钮,跳转提示词比较页面。 图2 横向比较 比较候选提示词信息的差异性,可以单击开启“高亮展示差异点”。 图3 高亮差异点 下拉页面至“提示词效果比较”模块,比较提示词的效果,输入相同的变量值,查看两个提示词生成的结果。 图4
义歧义性,提高数据处理的灵活性和便利性,降低人力开发成本、提升交付效率和查询性能,同时赋能精细化运营。 选择基模型/基础功能模型 盘古-NLP-N2-基础功能模型 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练,无需准备自监督数据。 微调数据来源: 来源一:真实业务场景数据。 来源二:基于人工泛化的真实业务场景数据。
当部署一个实例时,占用1个推理单元。 单击“立即创建”,下发模型部署任务。 使用外推扩展模型上下文处理长度 在部署模型、部署后修改模型规格时,可以通过外推功能调整模型的输入输出长度。修改部署时扩缩容和外推场景互斥,每次只能修改一个。 当前仅盘古-NLP-N4系列模型以及基于它们训练的模型支持外推。
最大值:2 缺省值:0 (表示该参数未生效) stream 否 boolean 流式开关。 默认值为false,如果开启流式,请赋值true,同时n参数只能设置为1。开启流式开关后,API会在生成文本的过程中,实时地将生成的文本发送给客户端,而不是等到生成完成后一次性将所有文本发送给客户端。
使用规则构建的优点是快速且成本低,缺点是数据多样性较低。 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
Internal Server Error 表明服务端能被请求访问到,但是不能理解用户的请求。 501 Not Implemented 服务器不支持请求的功能,无法完成请求。 502 Bad Gateway 充当网关或代理的服务器,从远端服务器接收到了一个无效的请求。 503 Service Unavailable
password= # sdk.doc.split.css.iam.project= 日志打印配置 SDK日志采用logging模块,参考以下代码开启相应日志打印信息: import logging # 打印在命令行(与打印在文件不同时生效) logging.basicConfig(level=logging