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清洗。 训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而导致过拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 推理参数设置:请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置,适当减小其中一个
属的问题,模型生成的结果不完整,出现了异常截断。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“最大Token限制”参数的设置,适当增加该参数的值,可以增大模型回答生成的长度,避免生成异常截断。请注意,该参数值存在上限,请结合目标任务的实际需要以及模型支持的长度限制来调整。
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”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 数据
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 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当增大“训练轮次”的值,或根据实际
量信息,候选提示词中关联的变量也会进行展示,候选提示词相关操作请参见设置候选提示词。 同一个提示词工程中,定义的变量不能超过20个。 在“模型”区域,单击“设置”,设置提示词输入的模型和模型参数。 图4 模型设置 父主题: 撰写提示词
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。 数据质量:请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据,可以通过规则进行清洗。 训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而
结构化信息,可以将有监督的问题设置为“请根据标题xxx/关键性xxx/简介xxx,生成一段不少于xx个字的文本。”,将回答设置为符合要求的段落。 续写:根据段落的首句、首段续写成完整的段落。 若您的无监督文档没有任何结构化信息,可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的第一个句子
模型部署”,单击模型名称,进入模型详情页面。 单击右上角“模型更新”,进入“模型更新”页面。 在“可修改配置 > 部署模型”中,可选择模型以替换当前已部署的模型。 在“升级配置”中,选择以下两种升级模式: 全量升级:新旧版本服务同时运行,直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前,旧版本仍可使用。需要该服务所消耗资源的2倍,用于保障全量一次性升级。
单击右上角“模型更新”,进入“模型更新”页面。 在“可修改配置 > 部署模型”中,可选择模型以替换当前已部署的模型。 在“升级配置”中,选择以下两种升级模式: 全量升级:新旧版本服务同时运行,直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前,旧版本仍可使用。需要该服务所消耗资源的2倍,用于保障全量一次性升级。
模型部署”,单击模型名称,进入模型详情页面。 单击右上角“模型更新”,进入“模型更新”页面。 在“可修改配置 > 部署模型”中,可选择模型以替换当前已部署的模型。 在“升级配置”中,选择以下两种升级模式: 全量升级:新旧版本服务同时运行,直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前,旧版本仍可使用。需要该服务所消耗资源的2倍,用于保障全量一次性升级。
单击右上角“模型更新”,进入“模型更新”页面。 在“可修改配置 > 部署模型”中,可选择模型以替换当前已部署的模型。 在“升级配置”中,选择以下两种升级模式: 全量升级:新旧版本服务同时运行,直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前,旧版本仍可使用。需要该服务所消耗资源的2倍,用于保障全量一次性升级。
单击右上角“模型更新”,进入“模型更新”页面。 在“可修改配置 > 部署模型”中,可选择模型以替换当前已部署的模型。 在“升级配置”中,选择以下两种升级模式: 全量升级:新旧版本服务同时运行,直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前,旧版本仍可使用。需要该服务所消耗资源的2倍,用于保障全量一次性升级。
横向比较提示词效果 将设置为候选的提示词横向比对,获取提示词的差异性和效果。 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 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务右侧“撰写”。
提示词写作进阶技巧 设置背景及人设 明确任务需求 添加CoT思维链提示 父主题: 提示词写作实践
横向比较提示词效果 设置候选提示词 横向比较提示词效果 父主题: 开发盘古大模型提示词工程
默认值,再结合训练过程中的实际情况动态调整。 学习率(learning_rate) 0~1 1e-6~5e-4 学习率是在梯度下降的过程中更新权重时的超参数,过高会导致模型在最优解附近震荡,甚至跳过最优解,无法收敛,过低则会导致模型收敛速度过慢。 您可根据数据和模型的规模进行调整
数据发布 > 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”。
数据发布 > 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”。
数据发布 > 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”。
配置OBS访问授权。 方式1:在首页顶部单击“此处”,在弹窗中选择授权项,并单击“确认授权”。 图1 配置OBS访问授权 方式2:单击首页右上角“设置”,在“授权管理”页签,单击“一键授权”。 父主题: 准备工作