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NLP大模型专门用于处理和理解人类语言。它能够执行多种任务,如对话问答、文案生成和阅读理解,同时具备逻辑推理、代码生成和插件调用等高级功能。 NLP大模型的训练分为两个关键阶段:预训练和微调。 预训练阶段:在这一阶段,模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模
项目ID,获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID,获取方法请参见获取模型部署ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作AP
数据是大模型训练的基础,为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分,具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力,对原始数据进行优化,确保其质量和一致性。同时,数据工
高级配置项供进阶开发者修改模型和提示词,如果不配置将会使用系统默认值。模型的选择和提示词的撰写可能影响到意图分类组件的准确性。 模型选择:选择要使用的LLM,不同的模型效果存在差异。 Prompt提示词:用户对模型的指令,提示词可能影响模型效果。 单击“确定”,完成参数配置。 连接意图分类组件和其他组件。
的形式和丰富的内容吸引了大量流量,并为企业和个人提供了一个全新的营销平台。短视频用户希望借助大模型快速生成高质量的口播文案,以提升营销效果和效率。在这种场景下,用户只需提供一些基本信息,大模型就能生成需求的文案,从而大大提高文案的质量和效率。 除了短视频风格的口播文案,营销文案还
按需计费是一种后付费模式,即先使用再付费,按照实际使用时长计费。 在购买后,如果发现当前计费模式无法满足业务需求,您还可以变更计费模式。详细介绍请参见变更计费模式。 计费项 盘古大模型的计费项由模型订阅、数据资源、训练资源和推理资源费用组成。了解每种计费项的详细信息,请参考计费项。 续费 包周
数据是大模型训练的基础,为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分,具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力,对原始数据进行优化,确保其质量和一致性。同时,数据工
found:未找到x-auth-token参数。 token解析失败,请检查获取token的方法,请求体信息是否填写正确,token是否正确;检查获取token的环境与调用的环境是否一致。 token超时(token expires) ,请重新获取token,使用不过期的token。 请检查AK/SK
数据发布不仅包括数据的格式转换,还涉及数据比例的调整,以确保数据在规模、质量和内容上满足训练标准。具体而言,数据集发布具有以下重要意义: 数据比例和结构调整:平台提供灵活的数据比例调整功能,用户可以按需调整数据集的各类数据比例,确保数据集在训练时的代表性和均衡性,从而避免数据分布不均导致的训练问题。 多种
参数进行更新。这种方法通常会带来最优的模型性能,但需要大量的计算资源和时间,计算开销较高。 LoRA微调:在模型微调过程中,只对特定的层或模块的参数进行更新,而其余参数保持冻结状态。这种方法可以显著减少计算资源和时间消耗,同时在很多情况下,依然能够保持较好的模型性能。 基础模型 选择微调训练所用的基础模型,
时不支持添加和去除。 其中,LAND_MASK是一个二维数组,通常用于表示模型网格中每个单元格是否是陆地。SOIL_TYPE是指地表土壤的分类,它影响土壤的物理和化学特性,如土壤的水分保持能力、热容量和导热性。 资源配置 训练单元 选择训练模型所需的训练单元。 当前展示的完成本次训练所需要的最低训练单元要求。
命令案例:科技行业公司的平均利润和市值是多少 通过调用大模型,获取更多数据: 1. "请给我科技行业公司的利润平均值和市值平均值。" 2. "科技行业的公司平均利润和市值都是多少?" 3. "我需要知道科技行业公司的平均利润和平均市值。" 4. "能告诉我一下科技行业公司的平均利润和市值是多少吗?"
PI调用推理接口。 表1 API清单 API 功能 操作指导 NLP大模型-文本对话 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。 文本对话 科学计算大模型-气象/降水模型 支持创建推理作业并查询推理作业详情。 气象/降水模型 科学计算大模型-海洋模型 支持创建推理作业并查询推理作业详情。