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介绍请参见表2。 表2 训练指标说明 模型 训练指标 指标说明 预测大模型 拟合度 拟合度是一种衡量模型对数据拟合程度的指标。数值范围为0到1,数值越接近1,表示模型对数据的拟合程度越好。 均方根误差 均方根误差是预测值与真实值之间差异的平方和的均值的平方根。它用于衡量模型预测值
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导入数据至盘古平台 数据集是一组用于处理和分析的相关数据样本。 用户将存储在OBS服务中的数据导入至ModelArts Studio大模型开发平台后,将生成“原始数据集”被平台统一管理,用于后续加工或发布操作。 创建导入任务 创建导入任务前,请先按照数据集格式要求提前准备数据。
创建NLP大模型训练任务 创建NLP大模型预训练任务 创建NLP大模型预训练任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面,参考表1完成训练参数设置。
什么是盘古大模型 盘古大模型服务致力于深耕行业,打造多领域行业大模型和能力集。ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发平台及大模型应用开发平台,盘古NLP大模型、多模态大模型、CV大模型、预测大模型
获取模型部署ID 模型部署ID获取步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 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
应用场景 客服 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级,提升智能客服的效果。企业原智能客服系统仅支持回复基础的FAQ,无语义泛化能力,意图理解能力弱,转人工频率极高。面对活动等时效性场景,智能客服无回答能力。提高服务效率:大模型智能客服可以7x24小时不间断服务,相较于人
表4 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时,执行Agent的消息以流式形式返回。 生成的内容以增量的方式逐步发送回来,每个data字段均包含一部分生成的内容,直到所有data返回,响应结束。 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型
从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营
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提示词写作进阶技巧 设置背景及人设 明确任务需求 添加CoT思维链提示 父主题: 提示词写作实践
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