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为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 当您将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,模型生成了复读机式的结果,即回答中反复出现某一句话或某几句话。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 推理参数设置:请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“
撰写所需提示词 提示词是用来引导模型生成的一段文本。撰写的提示词应该包含任务或领域的关键信息,如主题、风格、格式等。 撰写提示词时,可以设置提示词变量。即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识表示一些动态的信息,让模型根据不同的情况生成不同的文本,增加模型的灵活性和适应性。例如,将提示词设置为
为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中的问题,模型生成的结果很好,一旦输入了一个从未出现过的数据(目标任务相同),回答却完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss
打造短视频营销文案创作助手 场景介绍 随着互联网的发展,短视频已成为了日常生活中不可或缺的一部分,凭借其独特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
创建NLP大模型训练任务 创建NLP大模型微调任务 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击界面右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面,模型类型选择“NLP大模型”,训练类型选择
模型开发 ModelArts Studio大模型开发平台提供了模型开发功能,涵盖了从模型训练到模型调用的各个环节。平台支持全流程的模型生命周期管理,确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行,为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练:在模型开发的第一步,ModelArts
管理盘古模型资产 模型资产介绍 用户在平台中可试用、订购或训练后发布的模型,将被视为模型资产并存储在空间资产内,方便统一管理与操作。用户可以查看模型的所有历史版本及操作记录,从而追踪模型的演变过程。同时,平台支持一系列便捷操作,包括模型训练、压缩和部署,帮助用户简化模型开发及应用流程
创建文本类数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对文本数据集预设了一套基础评估标准,涵盖了数据准确性、完整性、一致性、格式规范等多个维度,用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准,可跳过此章节至创建文本类数据集评估任务
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、科学计算模型能力通过ModelArts Studio
创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词,可以引导大模型生成用户期望的输出。提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验,来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程,用于对提示词进行统一管理。 登录ModelArts Studio大模型开发平台
盘古大模型空间资产介绍 在ModelArts Studio大模型开发平台的空间资产中,包括数据和模型两类资产。这些资产为用户提供了集中管理和高效操作的基础,便于用户实现统一查看和操作管理。 数据资产:用户已发布的数据集将作为数据资产存放在空间资产中。用户可以查看数据集的详细信息,包括数据格式
大模型开发基本流程介绍 大模型(Large Models)通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理(NLP)等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤: 数据集准备:大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此,数据集准备是模型开发的第一步。首先
创建图片类数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对图片数据集预设的一套评估标准,涵盖了图像清晰度、分辨率、标签准确性、图像一致性等多个质量维度,用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准,可跳过此章节至创建图片类数据集评估任务
理解底层任务 需要站在模型的角度理解相关任务的真实底层任务,并清晰描述任务要求。 例如,在文档问答任务中,任务本质不是生成,而是抽取任务,需要让模型“从文档中抽取出问题的答案,不能是主观的理解或解释,不能修改原文的任何符号、字词和格式”, 如果使用“请阅读上述文档,并生成以下问题答案
提示词工程介绍 提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作,需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系,本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验,总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例
如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优 推理参数(解码参数)是一组用于控制模型生成预测结果的参数,其可以用于控制模型生成结果的样式,如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前,平台支持的推理参数包括:温度、核采样以及话题重复度控制,如下提供了这些推理参数的建议值和说明
数据集加工场景介绍 数据加工概念 数据加工是数据工程中的核心环节,旨在通过使用数据集加工算子对原始数据进行清洗、转换、提取和过滤等操作,以确保数据符合模型训练的标准和业务需求。 通过这一过程,用户能够优化数据质量,去除噪声和冗余信息,提升数据的准确性和一致性,为后续的模型训练提供更高质量
预测类数据集格式要求 平台支持创建预测类数据集,创建时可导入时序数据、回归分类数据。 时序数据:时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列,每个数据点都有一个时间戳,表示数据在时间上的位置。它用于预测未来事件或趋势,过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据:回归分类数据包含多种预测因子
管理盘古数据资产 数据资产介绍 用户发布的数据集会被纳入数据资产,集中存储在空间资产中。平台为数据资产提供了一系列管理功能,包括查看数据集的详细信息、追踪操作记录、以及数据集的删除管理等。这不仅便于用户对已发布数据集的集中管理,还可帮助用户了解每个数据集的使用情况,从而简化数据资产的维护更新流程
为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好 当您的目标任务是多轮问答,并且使用了多轮问答数据进行微调,微调后却发现多轮回答的效果不理想。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 数据格式:多轮问答场景需要按照指定的数据格式来构造,问题需要拼接上历史所有轮对话的问题和回答