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模型开发 ModelArts Studio大模型开发平台提供了模型开发功能，涵盖了从模型训练到模型调用的各个环节。平台支持全流程的模型生命周期管理，确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行，为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练：在模型开发的第一步，ModelArts
可能导致收敛困难或者过拟合；批量大小越小，内存消耗越小，但是收敛速度会变慢，同时模型更容易受到数据噪声的影响，从而导致模型收敛困难。 您可根据数据和模型的规模进行调整。一般来说，如果数据量级很小或模型参数规模很大，可以使用较小的批量大小，反之可以使用较大的批量大小。 如果您没有专
如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案，不同的场景，有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响： 目标任务的难度：如果目标任务的难度较低，模型能较容易的学习知识，那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之，若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。
订购盘古大模型服务 订购模型与资源 ModelArts Studio大模型开发平台支持订购模型资产、数据资源、训练资源、推理资源，支持模型资产的包年/包月订购、资源的包年/包月和按需计费订购。 模型资产：模型资产可用于模型开发、应用开发等模块。当前支持订购NLP大模型、多模态大模
优化提示词 模型训练完成之后，优化提示词是一种可以继续优化模型效果的有效策略，一个好的提示词能极大地激发模型的潜能，使其在特定任务上表现出色。接下来，我们将深入探讨提示词优化的方法和技巧，帮助您更好地驾驭模型，实现高质量的任务完成。 优化提升词一般可以从以下几个方面开始： 选择合适的提示词模板
在“创建训练任务”页面，参考表1完成训练参数设置。 表1 NLP大模型预训练参数说明 参数分类 训练参数 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。 训练类型 选择“预训练”。 基础模型 选择预训练所需的基础模型，可从“已发布模型”或“未发布模型”中进行选择。 高级设置 ch
开发盘古科学计算大模型 训练科学计算大模型 进行模型的训练，如预训练、微调等训练方式。 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 将模型部署用于后续模型的调用操作。 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型 支持“能力调测”功能与API两种方式调用大模型。 调用科学计算大模型 管理盘古大模型空间资产
模型训练实践 盘古科学计算大模型微调训练实践
NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型的训练分为两个关键阶段：预训练和微调。 预训练阶段：在这一阶段，模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础，如阅读理解、文本生成和情感分析，但它还未能针对特定任务进行优化。
越高，表明模型性能越好。 BLEU-4 模型生成结果和实际句子的加权平均精确率，数值越高，表明模型性能越好。 ROUGE-1 模型生成句子与实际句子在单个词的相似度，数值越高，表明模型性能越好。 ROUGE-2 模型生成句子与实际句子在两个词的相似度，数值越高，表明模型性能越好。
如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 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、加密、
操作指导 NLP大模型-文本对话 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。 文本对话 科学计算大模型-气象/降水模型 支持创建推理作业并查询推理作业详情。 气象/降水模型 科学计算大模型-海洋模型 支持创建推理作业并查询推理作业详情。 海洋模型 Agent-调用应用
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“专业大模型 > BI专业大模型”或“专业大模型 > 搜索专业大模型”。 部署模型 在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 云上部署：算法部署至平台提供的资源池中。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型
供了强大的计算、数据处理和分析功能，用户只需将其添加到应用中，即可扩展功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型，并已完成模型的部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 操作流程 使用盘古NLP大模型创建Python编码应用的流程见表1。
Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 获取调用路径。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”。 获取已部署模型的调用路径。在“我的服务”页签，单击状态为“运行中”的模型名称，在“详情”页签，可获取模型调用路径，如图1。 图1 获取已部署模型的调用路径
模型能力与规格 盘古NLP大模型能力与规格 盘古科学计算大模型能力与规格 盘古专业大模型能力与规格
如何分析大模型输出错误回答的根因 大模型的输出过程通常是一个黑盒，涉及数以亿计甚至千亿计的参数计算，虽然这些参数共同作用生成输出，但具体的决策机制并不透明。 可以通过在提示词中引导模型输出思考过程，或者在模型输出后追问模型，帮助我们分析错误的根因。例如： “我注意到你犯了xxx的错误，请解释得出该结论的原因。”
初始化 模型训练任务正在进行初始化配置，准备开始训练。 排队中 模型训练任务正在排队，请稍等。 运行中 模型正在训练中，训练过程尚未结束。 停止中 模型训练正在停止中。 已停止 模型训练已被用户手动停止。 失败 模型训练过程中出现错误，需查看日志定位训练失败原因。 已完成 模型训练已完成。
使用“能力调测”调用NLP大模型 能力调测功能支持用户调用预置或训练后的NLP大模型。使用该功能前，请完成模型的部署操作，步骤详见创建NLP大模型部署任务。 使用“能力调测”调用NLP大模型可实现文本对话能力，即在输入框中输入问题，模型将基于问题输出相应的回答，具体步骤如下： 登录ModelArts
数据中的模式接近，模型能够“回忆”并运用已学习的知识和指令。 不同模型间效果差异。 由于不同厂商采用的训练策略和数据集差异，同一提示词在不同模型上的效果可能大不相同。由于不同厂商采用的训练策略和数据集差异，同一提示词在不同模型上的效果可能大不相同。例如，某些模型可能在处理特定领域
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