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数据量和质量均满足要求,Loss也正常收敛,为什么微调后的效果不好 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: Prompt设置:请检查您使用的Prompt,对于同一个目标任务,建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT,才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格
什么是盘古大模型 盘古大模型致力于深耕行业,打造多领域的行业大模型和能力集。其核心能力依托于盘古大模型套件平台,该平台是华为云推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发与应用平台。平台提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,支持大模型的定制开发,并提供覆盖全生命周期的大模型工具链。
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长江中的鱼类种类繁多,是中国淡水渔业的重要基地之一。长江中的典型鱼类包括:1. **中华鲟**:这是一种生活在长江中上游的大型鱼类,以其巨大的体型和古老的种类而闻名。中华鲟是一种濒危物种,主要原因是过度捕捞和生境破坏。2. **长江白鲟**:长江白鲟是长江特有的大型淡水鱼类,与中华鲟相似,也是一种濒危物种。长江白鲟
install gptcache~=0.1.37 pip install redis-om~=0.1.3 pip install pymysql~=1.1.0 pip install SQLAlchemy~=2.0.19 API手册 SDK API 手册 父主题: Python SDK
AI助手 什么是AI助手 配置AI助手工具 配置知识库 创建AI助手 调测AI助手 调用AI助手API
Vector Embedding Emebedding模块用于对Emebedding模型API的适配封装,提供统一的接口快速地调用CSS等模型emebedding能力。 初始化:根据相应模型定义Emebedding类,如使用华为CSS Embedding为:Embeddings.of("css");。
Vector Embedding Embedding模块用于对Embedding模型API的适配封装,提供统一的接口快速地调用CSS模型embedding能力。 初始化:根据相应模型定义Embedding类。例如,使用华为CSS Embedding为:Embeddings.of(Embeddings
过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格,会导致模型产生“以偏概全”的现象,导致模型泛化效果变差。 欠拟合 欠拟合是指模型拟合程度不高,数据距离拟合曲线较远,或指模型没有很好地捕捉到数据特征,不能够很好地拟合数据。 损失函数 损失函数(Loss Function)是用来度量
整。”,再将回答设置为符合要求的信息。 使用规则构建的优点是快速且成本低,缺点是数据多样性较低。 基于大模型的数据泛化:您可以通过调用大模型(比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型)来获取有监督场景。一个比较常见的方法是,将无监督的文本按照章节、段落、字符数进行切片,让模型基于
和功能。 Cache缓存:是一种临时存储数据的方法,它可以提高数据的访问速度和效率。缓存可以根据不同的存储方式进行初始化、更新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询,通过向量和相似度的计算,实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储:是一种将数据转换为数学表示的方
和功能。 Cache缓存:是一种临时存储数据的方法,它可以提高数据的访问速度和效率。缓存可以根据不同的存储方式进行初始化、更新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询,通过向量和相似度的计算,实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储:是一种将数据转换为数学表示的方
Loss曲线上升:Loss上升的原因可能是由于数据质量差,或者学习率设置得过大,使得模型在最优解附近震荡,甚至跳过最优解,导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线:上升 Loss曲线平缓,保持高位:Loss保持平缓且保持高位不下降的原因可能是由于目标任务的
指令参数输入示例: # 角色: 旅行规划助理 ## 简介 - 作者: pangu - 版本: 0.1 - 语言: 中文 - 描述: 我是一个旅行规划助理,能够帮助用户查询天气、预订车票,以及查询旅游地的风景人文。 ## 技能 ### 技能-1 1. 通过调用{tool_id}工具,查询目的地的天气信息。
这里提供了一些微调参数的建议值和说明,供您参考: 表1 微调参数的建议和说明 训练参数 范围 建议值 说明 训练轮数(epoch) 1~50 2/4/8/10 训练轮数是指需要完成全量训练数据集训练的次数。训练轮数越大,模型学习数据的迭代步数就越多,可以学得更深入,但过高会导致过拟合;训练轮数越小,模型学习数
指标看板 × √ 困惑度 × √ 训练损失值指标介绍 训练损失值(Training Loss)是一种衡量模型预测结果和真实结果差距的指标,通常情况下越小越好。 一般来说,一个正常的Loss曲线是单调递减的,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。以下给出了几种正常的Loss曲线形式:
["广州市需要一份推广文案,请开始创作"], "target": "广州,xxx "} {"context": ["你是一名导游,现在请向我介绍下深圳这座城市"], "target": "深圳,xxx "} …… 若目标任务是相对明确的,则在微调数据中,每个任务的Prompt可以保持固定。注意,这里Prompt
#TXT格式,一行对应1条JSON #PDF、WORD、HTML只需上传对应的文档,文档内容为文本 #JSONL {"text":"《活着》,是中国著名作家余华所写的一部长篇小说。《活着》讲述了一个普通农民徐福贵的人生历程。他的人生充满了苦难和挫折,但他在面对这些困难时,始终保持着坚强和乐观的态度。"}
本中,或虽未出现但和训练样本差异很小的问题,回答完全错误。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欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的