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征)来预测一个连续型输出变量(目标变量)。 Pangu-Predict-Table-Anom-2.0.0 2024年12月发布的版本,支持识别数据集中不符合预期模式或行为的数据点。 Pangu-Predict-Table-TimSeries-2.0.0 2024年12月发布的版本
应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用场景说明:智能客服系统中,大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题,并返回标题内容,系统根据匹配标题调出该FAQ问答对,来解答客户疑问。 父主题: 提示词应用示例
Long 预报未来小时数,默认168。如需预报未来30天,可将此参数设置成720。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:
分类项不再进一步细分或包含更多的层次结构。 图1 单层级分类示例-视频主题分类 多层级分类:多层级分类允许对同一视频内容进行更复杂的分类,并通过层次结构展现。通常会先从一个大类别开始,然后逐渐向下细分,直到达到所需的标注粒度。如图2,首先标注视频中的“大类别”(如“动物”),然后
获取user name、domain name、project id 打开Postman,新建一个POST请求,并输入“西南-贵阳一”区域的“获取Token”接口。并填写请求Header参数。 接口地址为:https://iam.cn-southwest-2.myhuaweicloud
任务的实际需要以及模型支持的长度限制来调整。 模型规格:不同规格的模型支持的长度不同,若目标任务本身需要生成的长度已经超过模型上限,建议您替换可支持更长长度的模型。 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常截断的数据,可以通过规则进行清洗。 父主题: 大模型微调训练类问题
才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格:理论上模型的参数规模越大,模型能学到的知识就越多,能学会的知识就更难,若目标任务本身难度较大,建议您替换参数规模更大的模型。 父主题: 大模型微调训练类问题
通过横向比较提示词效果和批量评估提示词效果,如果找到高质量的提示词,可以将这些提示词发布至“提示词模板”中。 在提示词“候选”页面,选择质量好的提示词,并单击“保存到模板库”。 图1 保存提示词至模板库 进入“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词模板”页面,查看发布的提示词。 父主题:
设置候选提示词 用户可以将效果较好的提示词设为候选提示词,并对提示词进行比对,以查看其效果。 每个工程任务下候选提示词上限9个,达到上限9个时需要删除其他候选提示词才能继续添加。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发
请求消息体 请求消息体通常以结构化格式发出,与请求消息头中Content-Type对应,传递除请求消息头之外的内容。若请求消息体中参数支持中文,则中文字符必须为UTF-8编码。 每个接口的请求消息体内容不同,也并不是每个接口都需要有请求消息体(或者说消息体为空),GET、DELETE操作类
变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化趋势。一般来说,一个正常的Loss曲线应该是单调递减的,即随着训练的进行,Loss值不断减小,直到收敛到一个较小的值。
全的访问权限,可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体,为了确保账号安全,建议您不要直接使用账号进行日常管理工作,而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户,是云服务的使用人员,具有身份凭证(密码和访问密钥)。 在我的凭证下,您可以查看
NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手,显著提升了研发效率。 盘古大模型能够根据用户给定的题目,快速生成高质量的代码,支持Java、Python、Go等多种编程语言。它不仅能够提供完整的代码实现,还能够根据用户的需求,进行代码补全和不同编程语言之间的改写转化。借助盘古大模型,程
的开发,满足复杂业务需求。 支持区域: 西南-贵阳一 开发盘古大模型提示词工程 开发盘古大模型Agent应用 使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 低代码构建多语言文本翻译工作流 能力调测 盘古大模型提供了便捷的“能力调测”功能,用户可以体验平台预置的多种模型功能,如文本对话、科学计算功能。
要应用这些技巧来输出一个逻辑自洽、清晰明了的指令。 提示词是什么 提示词也称为Prompt,是与大模型进行交互的输入,可以是一个问题、一段文字描述或者任何形式的文本输入。 提示词要素 指令:要求模型执行的具体任务或回答的问题。如:“写一篇关于勇士的小说”、“天空为什么是蓝色的?”
向比对的提示词,并单击“创建评估”。 图1 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。 评估用例集:根据选择的数据集,将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词,输入模型生成结果。 评估方法:根据选择的评估方法,对模型生成结果和预期结果进行比较,并根据算法给出相应的得分。
在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工 > 数据标注”,单击页面右上角“创建标注任务”。 在“创建标注任务”页面选择需要标注的文本类数据集,并选择标注项。 选择标注项时,不同类型的数据文件对应的标注项有所差异,可基于页面提示进行选择。 单击“下一步”,可查看效果预览。 单击“下一步”,参考表1配置标注分配与审核。
练模型,并减少对模型性能的不利影响。 模型开发:模型开发是大模型项目中的核心阶段,通常包括以下步骤: 选择合适的模型:根据任务目标选择适当的模型。 模型训练:使用处理后的数据集训练模型。 超参数调优:选择合适的学习率、批次大小等超参数,确保模型在训练过程中能够快速收敛并取得良好的性能。
0”,单击评估标准名称,可以查看具体的评估项。 图1 预置文本类数据集评估标准 在“人工评估标准”页面,单击“创建标准”,选择预置标准作为参考项,并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”,编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项,或创建自定义评估项。创建自定义评估项时,需要