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无监督的领域知识数据,量级无法支持增量预训练,如何让模型学习 一般来说,建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识,但预训练对数据量的要求较大,如果您的无监督文档量级过小,达不到预训练要求,您可以通过一些手段将其转换为有监督数据,再将转换后的领域知识与目标任务数据混合,使用微调的方式让模型学习。 这里提供了一些将无
多样,还为模型提供了深度和广度的语言学习基础,使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析,盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式,无论是在词汇使用、语法结构,还是语义理解上,都能达到令人满意的精度。此外,模型具备自我学习和不断进化的能力,随
这种情况可能是由于以下原因导致的,建议您排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “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。 父主题: 典型训练问题和优化策略
工业界的实践证明,随着模型参数规模的增加,自然语言处理下游任务的效果显著提升,这得益于海量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理大模型的预训练模型,可以根据业务需求开发出诸如营销文案生成、阅读理解、智能对话和代码生成等应用功能。 父主题: 大模型概念类问题
大模型解释推理过程,可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例,让模型先学习后回答,在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例,新样例必须多样化、不能重复等,否则可能会直接嫁接前文样例的内容,也可以约束只是让它学习参考样例的xxx生成思路、xxx风格、xxx生成方法等。
训练数据集创建流程 数据是大模型训练的基础,提供了模型学习所需的知识和信息。大模型通过对大量数据的学习,能够理解并抽象出其中的复杂模式,从而进行精准的预测和决策。在训练过程中,数据的质量和多样性至关重要。高质量的数据能够提升模型对任务的理解,而多样化的数据则帮助模型更好地应对各种
75个英文单词,1token≈1.5汉字。 自监督学习 自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它
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。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用平台提供的默认值,再结合训练过程中模型的收敛情况动态调整。 学习率衰减比率(learning_rate_decay_ratio) 0~1 0.01~0.1 学习率衰减比率用于设
批大小还与学习率相关。学习率是指每次更新参数时,沿着梯度方向移动的步长。一般来说,批大小和学习率成正比。如果批大小增大,学习率也相应增大;如果批大小减小,那么学习率也应减小。 训练轮数 1 1~50 完成全部训练数据集训练的次数。 学习率 0.0001 0~1 学习率用于控制每
批大小还与学习率相关。学习率是指每次更新参数时,沿着梯度方向移动的步长。一般来说,批大小和学习率成正比。如果批大小增大,学习率也相应增大;如果批大小减小,那么学习率也应减小。 训练轮数 1 1~50 完成全部训练数据集训练的次数。 学习率 0.0001 0~1 学习率用于控制每
语言处理技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求,即使是复杂或模糊的查询,也能提供准确的响应。这种对话问答方式提高了知识获取效率,使智能客服系统更加人性化和有温度。 此外,盘古大模型还能够根据用户的行为和反馈不断学习和优化,进一步提升服务能力。它能识
在购买盘古大模型套件之前,您可以通过“能力调测”功能体验平台预置的模型,请参见体验盘古预置模型能力。 盘古大模型套件在订购时分为模型资产和模型推理资产。 模型资产即盘古系列大模型,用户可以订购盘古基模型、功能模型、专业大模型。 基模型:基模型经过大规模数据的预训练,能够学习并理解多种复杂特征
将愈加显著。 当然,如果您的可用数据很少,也可以采取一些方法来扩充您的数据,从而满足微调要求,比如: 数据增强:在传统机器学习中,可以通过简单的重复上采样方式来扩充数据,但该方法不适用于大模型微调的场景,这将导致模型的过拟合。因此可以通过一些规则来扩充数据,比如:同义词替换、语法
代码生成以及插件调用等高阶能力。 NLP大模型提供了基模型和功能模型两种类型: 基模型:已经在大量数据上进行了预训练,学习并理解了各种复杂特征和模式。这些模型可以作为其他任务的基础,例如阅读理解、文本生成和情感分析等。基模型本身不具备对话问答能力。 功能模型:在基模型的基础上进行
解决: 目标任务依赖垂域背景知识:通用模型学习到的知识大部分都是来自互联网上的开源数据,如果目标任务本身属于某个领域(如金融、政务、法律、医疗、工业等),需要依赖很深的领域背景知识,那么通用模型可能无法满足这些要求,需要在该领域的数据集上进行微调,以增强模型的泛化能力。 回答的风
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 Loss曲线平缓,保持高位:Loss保持平缓且保持高位不下降的原因可能是由于目标任务的难度较大,或者模型的学习率设置
的Prompt可以保持固定。注意,这里Prompt保持固定和保证数据多样性,二者并不冲突。 当然,如果您的数据质量较差,也可以采取一些方法来提升数据质量,比如: 数据清洗:您可以通过一些简单基础的规则逻辑来过滤异常数据,比如,去空、去重、字符串过滤等。同时,您也可以采用PPL(困
数据质量差,或学习率设置过大,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减小学习率来解决。 图4 异常的Loss曲线:上升 Loss曲线平缓,保持高位:Loss曲线平缓且保持高位不下降的原因可能是目标任务的难度较大,或模型的学习率设置过小,导
训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当增大“训练轮次”的值,或根据实际情况调整“学习率”的值,帮助模型更好收敛。
排查: 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据,可以通过规则进行清洗。 训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而导致过拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 推理