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如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 可以通过思维链的方式提高大模型在复杂推理任务中的准确率。 思维链是一种通过分步骤推理来提升大模型在复杂任务中表现的方法。通过引导模型思考问题的过程,可以使其在推理任务中得到更高的准确性,尤其是在涉及多步推理和复杂逻辑关系的任务中。
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。
数(如Token)进行鉴权,适用于需要权限控制的场景,安全性较高。 API Key鉴权:通过唯一的API Key来认证应用之间的访问权限,可以使用Header鉴权或Query鉴权的方式,需要提供密钥鉴权参数名和密钥值,安全性较低。 请求头 插件服务的请求头。添加请求的数据格式等说明,敏感信息请通过权限校验的方式实现。
State Transfer)风格的API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时,需要用户网络可以访问公网。 父主题: 使用前必读
果您的无监督文档量级过小,达不到预训练要求,您可以通过一些手段将其转换为有监督数据,再将转换后的领域知识与目标任务数据混合,使用微调的方式让模型学习。 这里提供了一些将无监督数据转换为有监督数据的方案,供您参考: 基于规则构建:您可以通过采用一些简单的规则来构建有监督数据。比如:
如何判断盘古大模型训练状态是否正常 判断训练状态是否正常,通常可以通过观察训练过程中Loss(损失函数值)的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化
开发盘古大模型Agent应用 使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 低代码构建多语言文本翻译工作流 能力调测 盘古大模型提供了便捷的“能力调测”功能,用户可以体验平台预置的多种模型功能,如文本对话、科学计算功能。 平台还支持实时调整模型参数,以便更好地满足用户需求。 支持区域: 西南-贵阳一 使用盘古预置NLP大模型进行文本对话
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。 维度:数据的维度(列数)应大于10维。
支持的接入方式:通过OBS服务导入数据。 支持的数据类型:文本、图片、视频、气象、预测、其他。 自定义格式:用户可以根据业务需求上传自定义格式的数据,提升数据获取的灵活性和可扩展性。 通过这些功能,用户可以轻松将大量数据导入平台,为后续的数据加工和模型训练等操作做好准备。 数据加工:平台提供了数据清
发布提示词 通过横向比较提示词效果和批量评估提示词效果,如果找到高质量的提示词,可以将这些提示词发布至“提示词模板”中。 在提示词“候选”页面,选择质量好的提示词,并单击“保存到模板库”。 图1 保存提示词至模板库 进入“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词模板”页面,查看发布的提示词。
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。一般来说,如果目标任务的难度较大或数据量级很小,可以使用较大的训练轮数,反之可以使用较小的训练轮数。 如果您没有
据。通过数据合成技术,可以生成大量高质量的训练数据,这些数据可以用于大模型的预训练,增强模型的泛化能力和性能。 数据标注:平台支持对无标签的数据添加标签或对现有的标签进行重新标注,以提升数据集的标注质量。用户可以针对不同的数据集灵活地选择对应的标注项,还可以自定义选择多人标注、审
基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 - 通用文本(/text/completions) Java、Python、Go、.NET、NodeJs、PHP 给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全,还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。
调用应用 应用调试成功后,可以使用API调用该应用。 获取调用路径 应用的调用路径获取步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 在“工作台 > 应用”页面,单击所需应用的“
user。 如果需要模型以某个人设形象回答问题,可以将role参数设置为system。不使用人设时,可设置为user。在一次会话请求中,人设只需要设置一次。 content表示对话的内容,可以是任意文本。 messages参数可以帮助模型根据对话的上下文生成合适的回复。 数组长度:1
如果在创建文本类数据集标注任务时启用了标注审核功能,则在完成标注后可以在“标注审核”页面审核标注结果。 创建标注任务时如果指定了审核人员,则审核人员可以审核数据集,管理员(主账号)可以对所有数据集进行审核。 对于审核不合格的数据可以填写不合格原因并驳回给标注员重新标注。 审核文本类数据集标注结果的步骤如下:
着重要作用。用户可以通过提示词工程来提高大语言模型的安全性,还可以赋能大语言模型,如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型的能力。 提示词基本要素 您可以通过简单的提示词(Prompt)获得大量结果,但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含您传递到模型的
如果在创建视频类数据集标注任务时启用了标注审核功能,则在完成标注后可以在“标注审核”页面审核标注结果。 创建标注任务时如果指定了审核人员,则审核人员可以审核数据集,管理员(主账号)可以对所有数据集进行审核。 对于审核不合格的数据可以填写不合格原因并驳回给标注员重新标注。 审核视频类数据集标注结果的步骤如下:
部署参数 参数说明 部署配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“CV大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 选择“云上部署”。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安全护栏基础版,内置了默认的内容审核规则。 资源配置 计费模式
T4压缩策略,可在选择模型后,根据页面展示的策略进行选择。 INT8:该压缩策略将模型参数压缩至8位字节,可以有效降低推理显存占用。 INT4:该压缩策略与INT8相比,可以进一步减少模型的存储空间和计算复杂度。 配置资源。选择计费模式并设置训练单元。 可选择开启订阅提醒。开启后