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基于规则打分:使用预置的相似度或准确率打分规则对比模型生成结果与真实标注的差异,从而计算模型指标。 评估数据: 选择已创建并发布的评估数据集。 基本信息: 输入任务的名称和描述。 单击“立即创建”,创建一个模型评估任务。 父主题: 评估盘古大模型
另外,相比直接输出答案,分步解决也容许大模型有更多的“思考时间”,用更多的计算资源解决该问题。 自洽性 同一问题使用大模型回答多次,生成多个推理路径及答案,选择一致性最高的结果作为最终答案。 父主题: 进阶技巧
cat /etc/hccn.conf 执行如下命令,查看npu卡数。
这个操作需要使用向量和相似度的计算,以及设置的阈值来判断 # 例如,查询“缓存存在?”这个问题和“test-semantic-cache-vector-001”这个会话标识,就可以从缓存中获取到之前保存的答案“存在”,因为这个问题和“缓存是否存在?”
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,模型学习数据的迭代步数就越少,过低则会导致欠拟合。 您可根据任务难度和数据规模进行调整。
学习率衰减比率 0.00001 0~1 学习率衰减后,最小不会低于的学习率,计算公式为:学习率*学习率衰减比率。 热身比例 0.1 0~1 热身阶段占整体训练的比例。 模型刚开始训练时,如果选择一个较大的学习率,可能导致模型训练不稳定。
其中模型能力的更新需要准备大量的数据及消耗大量的计算资源,而通过提示工程,可以在不对模型能力进行更新的前提下,有效激发模型能力。
这个操作需要使用向量和相似度的计算,以及设置的阈值来判断 //例如,查询“缓存存在?”这个问题和“test-semantic-cache-vector-001”这个会话标识,就可以从缓存中获取到之前保存的答案“存在”,因为这个问题和“缓存是否存在?”
支持区域: 西南-贵阳一 开发盘古NLP大模型 开发盘古科学计算大模型 压缩盘古大模型 部署盘古大模型 调用盘古大模型 迁移盘古大模型 应用开发工具链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块,支持提示词工程和智能Agent应用创建。
当前支持基于规则打分,即基于相似度/准确率进行打分,对比模型预测结果与标注数据的差异,从而计算模型指标。支持的模型指标请参见下表。 表1 规则打分指标 指标名称 说明 BLEU-1 模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度,数值越高,表明模型性能越好。
模型的输入和输出的文本都会被转换成token,然后根据模型的概率分布进行采样或计算。不同系列模型在读取中文和英文内容时,字符长度转换为token长度的转换比如下。以N1为例,盘古模型1token≈0.75个英文单词,1token≈1.5汉字。
状态码 HTTP状态码为三位数,分成五个类别:1xx:相关信息;2xx:操作成功;3xx:重定向;4xx:客户端错误;5xx:服务器错误。 状态码如下所示。 状态码 编码 状态说明 100 Continue 继续请求。
每个模型请求的最大Token数有所差异,详细请参见模型的基础信息。 模型所支持的训练数据量、数据格式要求请参见《用户指南》“准备盘古大模型训练数据集 > 模型训练所需数据量与数据格式要求”。
通过set_max_iterations可以设置最大迭代次数,控制Agent子规划的最大迭代步数,防止无限制的迭代或出现死循环情况。 Agent使用的模型必须为Pangu-NLP-N2-Agent-L0.C模型,或其衍生模型,使用通用模型或其他模型无法运行。
安全性是华为云与您的共同责任,如图1所示。 华为云:负责云服务自身的安全,提供安全的云。华为云的安全责任在于保障其所提供的IaaS、PaaS和SaaS类云服务自身的安全,涵盖华为云数据中心的物理环境设施和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。
模型的输入和输出的文本都会被转换成token,然后根据模型的概率分布进行采样或者计算。 user 否 String 用于代表用户的唯一标识符,字符串长度最大64,最小1。 temperature 否 Float 用于控制生成文本的多样性和创造力。
数据行数不小于10行,不大于50行。 数据不允许相同表头,表头数量小于20个。 数据单条文本长度不超过1000。 创建数据集时会对相关限制条件进行校验。 数据参考格式 图1 数据参考格式 图2 数据示例 创建提示词评估数据集 登录盘古大模型套件平台。
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