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提供的“Python解释器插件”能够根据用户输入的问题自动生成Python代码,并执行该代码获取结果。此插件为Agent提供了强大的计算、数据处理和分析功能,用户只需将其添加到应用中,即可扩展功能。 自定义插件:为了满足更个性化的需求,平台允许开发者创建自定义插件,支持将API通
训练目的 训练数据 模型效果 应用场景举例 预训练 关注通用性:预训练旨在让模型学习广泛的通用知识,建立词汇、句法和语义的基础理解。通过大规模的通用数据训练,模型可以掌握丰富的语言模式,如语言结构、词义关系和常见的句型。 使用大规模通用数据:通常使用海量的无监督数据(如文本语料库
在大模型的微调效果调优过程中,训练数据优化、训练超参数优化、提示词优化以及推理参数优化是最重要的几个步骤。 训练数据的优化是提升模型效果的基础。通过数据加工、去噪以及数据增强等手段,可以提高训练数据的质量和多样性,从而增强模型针对于训练场景的效果和模型的泛化能力。 在准备好训练数据之后,可以通过调
计费项 盘古大模型分为模型订阅、数据资源、训练资源和推理资源四个收费项。 模型订阅按照订阅时长预付费,提供1个月到1年供客户选择,自支付完成开始计费。 数据智算单元、数据通算单元支持两种计费方式,包周期订购按使用数量和时长预付费,提供1个月到1年供客户选择,按需订购按单元使用数量
"target": "是的,我试了 还是不行"} 数据质量:若数据格式没有问题,仍然发现模型效果不好,您可以根据具体问题针对性的提升您的数据质量。比如,随着对话轮数的增加,模型出现了遗忘,可以检查构造的训练数据中轮数是否普遍较少,建议根据实际情况增加数据中的对话轮数。 父主题: 大模型微调训练类
产品优势 预置多,数据工程“易” ModelArts Studio大模型开发平台预置多种数据处理AI算子,多种标注工具,满足用户多任务多场景需求,提高开发/标注效率>10X。 0代码,模型开发“简” ModelArts Studio大模型开发平台预置盘古系列预训练大模型,支持快速
插件定义时check param error。 根据对应error message信息确定具体出错的参数定义。 105005 插件定义不合法。 插件定义时的数据不合法,例如字段定义超出最长长度,具体根据error message判断。 105008 插件内部错误。 请联系客服解决。 105010 插件运行时鉴权出错。
模型调优方法介绍 调优目标:提升模型精度和性能。 调优思路:模型调优总体可分为两方面,数据预处理和模型训练参数优化,优化思路是从最简单的情形出发,逐步迭代调整提升模型效果,通过实验发现和确认合适的数据量,以及最佳的模型结构和模型参数。 父主题: 盘古科学计算大模型调优实践
如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决 在选择是否通过调整提示词或场景微调来解决任务时,需要从以下两个主要方面进行考虑: 业务数据的可获取性 考虑该任务场景的业务数据是否公开可获取。如果该场景的相关数据可以公开获取,说明模型在训练阶段可能已经接触过类似的语料,因此具有一定的理解能力。这时,通过调整提示词通常可以有效引导模型生成合理的回答。
盘古科学计算大模型能力与规格 盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域,融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律,利用神经网络编码微分方程,通过AI模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平
盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型,结合了大数据预训练和多源知识,借助持续学习不断吸收海量文本数据,持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外,盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性,可在智能客服、创意
json解析报错 服务端返回的数据格式不符合json格式,导致sdk侧解析json数据报错。 服务端返回的json数据不符合json反序列化的规则,和sdk定义的数据结构不一致,导致反序列化失败。 sdk json数据解析问题。 建议排查服务端返回的数据是否和服务SDK设计的结构、字段一致。
请注意,所选的数据集必须包含您想要添加的新要素。此外,您还可以通过训练更改所有的模型参数,以优化模型性能。 微调:微调是将新数据应用于已有模型的过程。它适用于不改变模型结构参数和引入新要素的情况。如果您有新的观测数据,可以使用微调来更新模型的权重,以适应新数据。 中期海洋智能预测模型的训练类型选择建议:
测试集质量:请检查测试集的目标任务和分布与实际场景是否一致,质量较差的测试集无法反映模型的真实结果。 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,则会加剧该现象。此外,若可预见实际场景会不断发生变化,建议您定期更新训练数据,对模型进行微调更新。 父主题: 大模型微调训练类
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,取值范围为0.1到1之间。 携带上下文轮数 设置带入模型上下文的对话历史轮数,轮数越多相关性越高。 输出模式 当前应用支持输出文本、Markdown两种模式的回答。 在右侧“预览调试”的
功能总览 全部 数据工程工具链 模型开发工具链 应用开发工具链 能力调测 应用百宝箱 数据工程工具链 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、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。
登录ModelArts Studio大模型开发平台,单击页面右上角“订购管理”。 在“订购管理”页面,单击“资源订购”页签。 在“资源订购”页签可进行数据资源、训练资源、推理资源的续费操作。 父主题: 计费FAQ
科学计算大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时,数据集列表为空 创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集,并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid number
NLP大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时,数据集列表为空。 创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集,并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid number
数据集中盐度(S)变量在下载过程中,如图1、图2,存在数据块缺失与数据块偏移的问题,将导致训练过程中盐度损失异常,波动大且不收敛,如图3。 模型训练前,未对数据进行加工。 模型训练前,需要对数据进行加工,防止某些特征存在极端异常值或大面积错误数据,导致模型训练不稳定。可能会引发如下问题: 模型对异