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使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集,该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 训练科学计算大模型训练数据要求所需数据量 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求
CoT思维链 对于复杂推理问题(如数学问题或逻辑推理),通过给大模型示例或鼓励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
数据量和质量均满足要求,为什么盘古大模型微调效果不好 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
管理插件 Agent开发平台支持对插件执行获取插件ID、删除、导入、导出操作。 获取插件ID、删除插件 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“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 进入“工作台 > 插件”页面。
管理应用 Agent开发平台支持对应用执行获取应用ID、删除、导入、导出操作。 获取应用ID、删除应用 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“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 进入“工作台 > 应用”页面。
如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 可以通过思维链的方式提高大模型在复杂推理任务中的准确率。 思维链是一种通过分步骤推理来提升大模型在复杂任务中表现的方法。通过引导模型思考问题的过程,可以使其在推理任务中得到更高的准确性,尤其是在涉及多步推理和复杂逻辑关系的任务中。
管理工作流 Agent开发平台支持对工作流执行复制、获取工作流ID、删除、导入、导出操作。 获取工作流ID、删除工作流 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“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 进入“工作台
评估文本类数据集 发布文本类数据集前,ModelArts Studio大模型开发平台支持对数据集进行评估操作,帮助用户优化数据质量,确保数据满足高标准,提升模型性能。 如果无需使用数据评估操作,可跳过此章节至发布文本类数据集。 创建文本类数据集评估标准 ModelArts Stu
评估图片类数据集 发布图片类数据集前,ModelArts Studio大模型开发平台支持对数据集进行评估操作,帮助用户优化数据质量,确保数据满足高标准,提升模型性能。 如果无需使用数据评估操作,可跳过此章节至发布图片类数据集。 创建图片类数据集评估标准 ModelArts Stu
发布文本类数据集 数据发布是将数据集发布为特定格式的“发布数据集”的过程,用于后续模型训练等操作。 文本类数据集支持发布的格式为: 标准格式:数据工程功能支持的原始格式。 标准格式的示例如下,其中,context和target是键值对。 {"context": "你好,请介绍自己"
使用“能力调测”调用NLP大模型 能力调测功能支持用户调用预置或训练后的NLP大模型。使用该功能前,请完成模型的部署操作,步骤详见创建NLP大模型部署任务。 使用“能力调测”调用NLP大模型可实现文本对话能力,即在输入框中输入问题,模型将基于问题输出相应的回答,具体步骤如下: 登录ModelArts
评估视频类数据集 发布视频类数据集前,ModelArts Studio大模型开发平台支持对数据集进行评估操作,帮助用户优化数据质量,确保数据满足高标准,提升模型性能。 如果无需使用数据评估操作,可跳过此章节至发布视频类数据集。 创建视频类数据集评估标准 ModelArts Stu
手动编排应用 Agent平台支持为应用配置插件、工作流技能,支持接入知识库,还可增加应用的对话体验,详见创建与管理插件、编排工作流、创建与管理知识库。 应用编排流程见表1。 表1 应用编排流程 操作步骤 说明 步骤1:创建应用 创建一个新应用。 步骤2:配置提示词 在应用中配置大模型所需的Prompt。
NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 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。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础,如阅读理解、文本生成和情感分析,但它还未能针对特定任务进行优化。
优化训练数据的质量 在数据科学和机器学习领域,数据的质量和多样性对模型的效果至关重要。通过有效的数据预处理和数据优化方法,通过提升训练数据的质量可以显著提升训练所得模型的效果。以下是一些关键的数据优化方法及其具体过程: 数据加工 错误数据过滤 :在大规模数据集中,噪声和错误数据是
使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 场景描述 该示例演示了如何使用盘古NLP大模型创建Python编码助手执行应用,示例将使用Agent开发平台预置的Python解释器预置插件。 “Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码,并获取结果。此插件为应用
使用“能力调测”调用科学计算大模型 能力调测功能支持用户调用预置或训练后的科学计算大模型。使用该功能前,请完成模型的部署操作,步骤详见创建科学计算大模型部署任务。 使用“能力调测”调用科学计算大模型可实现包括全球中期天气要素预测、全球中期降水预测、全球海洋要素、区域海洋要素、全球
调用应用 功能介绍 通过调用创建好的应用API,输入问题,将得到应用执行的结果。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /v1/{project_id}/agent-run/agents/{agent_id}/conversations/{conversation_id}
使用API调用科学计算大模型 预置模型或训练后的模型部署成功后,可以使用API调用科学计算大模型。 获取调用路径 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。 获取调用路径。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”。 获取已部署
数据集加工场景介绍 数据加工介绍 ModelArts Studio大模型开发平台提供数据加工功能,涵盖了数据加工、数据合成和数据标注关键操作,旨在确保原始数据符合业务需求和模型训练的标准,是数据工程中的核心环节。 数据加工 通过专用的加工算子对数据进行预处理,确保数据符合模型训练