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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“核采样”等参数的设置,适当增大其中一个参数的值,可以提升模型回答的多样性。
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。 针对预训练阶段,还可以继续进行训练,这一过程称为增量预训练。增量预训练是在
这款毛绒玩每一个细节都呈现出了无限的童真和天真,真的是太可爱了!\n\n除了可爱外,这款毛绒玩具还有一个很重要的功能,它能给孩子带来无限温暖的拥抱。当孩子感到孤独或者失落时,它就像一个亲密的好友一样,安慰着他们的心灵。就像你给亲人一个紧紧的拥抱,让他们感受到你的爱一样,这款毛绒玩
训练预测大模型时,所需的数据通常为表格格式,即由行和列组成的扁平化数据。具体要求如下: 行:每行代表一个样本。每行与其他行具有相同的列,并且顺序相同,这些行通常按照某种特定顺序排列。 列:每列表示一种特征。每列的数据类型应保持一致,不同列可以具有不同的数据类型。 顺序:表格中的行通常按照特定顺序排列。 行数:数据表的行数应大于5000行。
满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-NLP-BI-4K-20241130 2024年11月发布的版本,支持4K序列长度推理,支持4个推理单元部署。 Pangu-NLP-BI-32K-20241130
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、科学计算大模型、专业大模型能力通过ModelArts
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,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent
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 Studio大模型开发平台为用户提供了丰富的训练工具与灵活的配置选项。用
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。
数据评估”,单击界面右上角“创建评估任务”。 在“数据集选择”页签选择需要评估的加工数据集,并设置抽样样本的数量与字符数。 单击“下一步”,选择评估标准。单击“下一步”设置评估人员,单击“下一步”填写任务名称。 单击“完成创建”,将返回至“数据评估”页面,评估任务创建成功后状态将显示为“已创建”。 单击操作列的“评估”,进入评估页面。
如果使用“请阅读上述文档,并生成以下问题答案”,“生成”一词不是很恰当,模型会引入一些外部知识。 例如,在构造泛化问题的任务中,需要基于原问题改写为相同含义的问题,而不是生成相似的问题。当提示词使用“请生成10个跟“手机银行怎么转账”相似的问题”时,模型会认为实体/关键词/场景一致则是相似(在这个例子里实体
的任务,越需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?”
预处理操作包括: 去除重复数据:确保数据集中每条数据的唯一性。 填补缺失值:填充数据中的缺失部分,常用方法包括均值填充、中位数填充或删除缺失数据。 数据标准化:将数据转换为统一的格式或范围,特别是在处理数值型数据时(如归一化或标准化)。 去噪处理:去除无关或异常值,减少对模型训练的干扰。
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。 例如,对于一些常见的问答场景(如常见百科问题),由于这些领域的相关数据广泛存在,模型通常能够较好地理解并生成准
模型资产介绍 用户在平台中可试用、已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。这些功能有助于用户高效管理模型生命周期,提高资产管理效率。
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、大小、配比比例等。同时,平台支持数据集的删除等管理操作,使用户能够统一管理数据集资源,以便在模型训练和分析时灵活调用,确保数据资产的规范性与安全性。
定和统一的内容。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用建议,再结合推理的效果动态调整。 为了让您更好的理解这几个参数的作用,如下列举了一些常见场景,以及对应的调参指导,供您参考: 文本生成:对于文本生成场景(宣传文案生成、信稿文本生成、文学创作等),通常希望生成的文本有一点的多
虽然传统人工翻译可以提供高质量的结果,但其效率较低且成本高昂。相对而言,机器翻译虽然在速度和成本上具备优势,但在准确性和语境理解上仍存在一定的不足,例如,处理复杂、专业的内容时。 为了解决这些问题,构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具(如机器翻译API、大型语言模型等),可以在保证翻
数据评估”,单击界面右上角“创建评估任务”。 在“数据集选择”页签选择需要评估的加工数据集,并设置抽样样本的数量。 单击“下一步”,选择评估标准。单击“下一步”设置评估人员,单击“下一步”填写任务名称。 单击“完成创建”,将返回至“数据评估”页面,评估任务创建成功后状态将显示为“已创建”。 单击操作列的“评估”,进入评估页面。
多轮问答场景的输入(“context”字段)请务必使用“[问题, 回答, 问题, 回答, 问题, ……]”的方式来构造,若您的数据是同一个角色连续多次对话的“多轮问题”,可以将同一个角色的对话采用某个分隔符拼接到一个字符串中。例如: 原始对话示例: A:xxx号话务员为您服务! A:先生您好,有什么可以帮助您的?