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NoSuchFieldError: ALLOW_LEADING_DECIMAL_POINT_FOR_NUMBERS 这个字段是jackson-core里面用来标识解析json格式数据是否支持前导小数点的字段,这个报错的意思是找不到这个字段,很可能是因为用户使用的jackson版本太老导致。 建议客户本地将jackson版本升级到和华为云java
清洗算子功能介绍 数据清洗是提高数据质量的重要环节,包括去除异常的字符、去除表情符号和去除个人敏感内容等,经过清洗的数据可以提升训练阶段的稳定性。 平台支持通过以下清洗能力: 表1 清洗算子说明 算子类型 功能 说明 数据转换 全角转半角 将文本中的所有全角字符转换成半角字符。 中文繁简体互转
训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面 根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、
数据量满足要求,为什么微调后的效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的,建议您排查: 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大、样本中存在异常数据、样本的多样性较差,都将影响模型训练的效果,建议提升您的数据质量。 父主题: 典型训练问题和优化策略
创建一个新的数据集 数据集是指用于训练模型或评估的一组相关数据样本。存储在OBS中的数据可以通过数据集的形式放置在到盘古平台中,便于管理。 在创建数据集之前,请先将数据上传至OBS平台。 上传数据至OBS 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”,单击界面右上角“创建数据集”。
大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑: 数据安全和隐私保护:大模型涉及大量训练数据,这些数据是重要资产。为确保数据安全,需在数据和模型训练的全生命周期内,包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节,提供防篡改、数据隐私保护、加
创建一个训练数据集 训练数据集是用于模型训练的实际数据集。通常,通过创建一个新的数据集步骤,可以生成包含某个特定场景数据的数据集。例如,这个数据集可能只包含用于训练摘要提取功能的数据。然而,在实际模型训练中,通常需要结合多种任务类型的数据,而不仅限于单一场景的数据。因此,实际的训
创建提示词评估数据集 批量评估提示词效果前,需要先上传提示词变量数据文件用于创建对应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符,用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中,变量名称可以是任意的文字,用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。
为什么微调后的模型,回答中会出现乱码 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,模型生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。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: 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据,可以通过规则进行清洗。 训练参数设置:若数据
启用盘古大模型搜索增强能力 大模型在训练时使用的是静态的文本数据集,这些数据集通常是包含了截止到某一时间点的所有数据。因此,对于该时间点之后的信息,大模型可能无法提供。 通过将大模型与盘古搜索结合,可以有效解决数据的时效性问题。当用户提出问题时,模型先通过搜索引擎获取最新的信息,
History缓存,用于存储历史对话信息,辅助模型理解上下文信息,历史消息对有固定窗口、消息摘要等策略。 初始化:消息记录支持不同的存储方式,如内存、DCS(Redis)、RDS(Sql)。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.memory.config.MessageHistoryConfig;
History缓存,用于存储历史对话信息,辅助模型理解上下文信息,历史消息对有固定窗口、消息摘要等策略。 初始化:消息记录支持不同的存储方式, 如内存、DCS(Redis)和RDS(Sql)。 from pangukitsappdev.memory.sql_message_history import SQLMessageHistory
模型支持的区域 区域是一个地理区域的概念。我国地域面积广大,由于带宽的原因,无法仅依靠一个数据中心为全国客户提供服务。因此,根据地理区域的不同将全国划分成不同的支持区域。 盘古大模型当前仅支持西南-贵阳一区域。 图1 盘古大模型服务区域 父主题: 模型能力与规格
框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。用户也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息,变量集是一个excel文件,每行数据是需要输入的变量值信息,可以通过“导入”功能进行上传。 图1 预览提示词效果 单击“查看效果”按钮,输出模型回复结果,用户可以根据预览效果调整提示词的文本和变量。
盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 自然语言处理大模型是一种参数量极大的预训练模型,是众多自然语言处理下游任务的基础模型。学术界和工业界的实践证明,随着模型参数规模的增加,自然语言处理下游任务的效果显著提升,这得益于海量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理大模
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过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次
练提供高质量的数据支撑。 支持区域: 西南-贵阳一 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集 发布数据集 模型开发套件 模型开发套件是盘古大模型的核心组件,提供从模型创建到部署的一站式解决方案。该套件具备模型管理、训练、评估、压缩、部署、推理和迁移等功能,支持模型的自动化评估,确保模型的高性能和可靠性。
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几句话 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
却很差 当您在微调过程中,发现模型评估的结果很好,一旦将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,回答的结果却不理想。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: 测试集质量:请检查测试集的目标任务和分布与实际场景是否一致,质量较差的测试集无法反映模型的真实结果。