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面进行检索优化。如果检索内容正确,但模型回复不符合预期,则应考虑优化微调数据并重新训练模型。 问题二:针对特定问题,问答场景模型可以较好地回复内容,但对闲聊场景,模型的回复很差。 解决方案:这里有可能有两方面的原因:一方面是问答模块对应的模型的通用能力较差,另一方面是中控模块执行
配置盘古访问授权 盘古大模型服务使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,为了能够正常的存储数据、训练模型,需要用户配置盘古访问OBS的权限。 使用主账号登录盘古大模型套件平台。 在左侧菜单选择“平台管理
个系统响应。该参数只涉及多轮对话功能。 体验预置模型文本补全能力 进入“文本补全”页签,选择模型与示例,参数设置为默认参数,在输入框输入问题,单击“生成”,模型将基于问题进行回答。 图2 体验预置模型文本补全能力 修改参数以查看模型效果,示例如下: 将“核采样”参数调小,如改为0
个系统响应。该参数只涉及多轮对话功能。 体验预置模型文本补全能力 进入“文本补全”页签,选择模型与示例,参数设置为默认参数,在输入框输入问题,单击“生成”,模型将基于问题进行回答。 图2 体验预置模型文本补全能力 修改参数以查看模型效果,示例如下: 将“核采样”参数调小,如改为0
训练完成后评估模型的回答效果。 创建模型评估任务 查看模型评估结果 查看模型评估指标和评估结果。 查看评估任务详情 模型压缩 - 通过模型压缩技术实现同等QPS目标下,降低推理显存占用。 压缩盘古大模型 模型部署 - 对模型执行部署操作。 部署盘古大模型 模型调用 使用“能力调测”调用模型 使用可视化的“能力调测”页面调用模型。
prompt 是 String 向模型输入的文本信息,单位token。 最小长度:1 最大长度:不同模型支持的token长度请参见《产品介绍》“模型规格 > 模型基础信息”章节。 说明: token是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会
练,根据所选模型配置训练参数。 表1 自监督训练参数说明 参数名称 说明 模型类型 选择“LLM”。 训练类型 选择“自监督训练”。 训练模型 选择训练所需要的模型,模型详细介绍请参见选择模型与训练方法。 训练参数 指定用于训练模型的超参数。 训练参数说明和调参策略请参见自监督微调训练参数说明。
模型的基础信息 盘古大模型平台为用户提供了多种规格的模型,涵盖从基模型到功能模型的多种选择,以满足不同场景和需求。不同模型在处理上下文token长度和功能上有所差异,以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 表1 NLP大模型清单 模型类别 模型
对华为云上购买的盘古大模型资源的权限隔离,可以使用统一身份认证服务(IAM)和盘古角色管理功能进行精细的权限管理。 如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户(子用户)进行权限管理,可以跳过本章节,不影响您使用服务的其他功能。 通过IAM,您可以在华为云账号中为
模型支持的操作 在选择和使用盘古大模型时,了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评估、模型压缩和在线推理等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是各个模型支持的具体操作: 表1 模型支持的操作 模型 预训练 微调 模型评估 模型压缩
来解决。 图6 异常的Loss曲线:异常抖动 模型准确率指标介绍 模型准确率:正确预测(标注与预测完全匹配)的样本数与总样本数的比例。模型准确率越高,表明模型性能越好。 指标看板介绍 指标看板使用BLEU指标评价模型,其核心思想是计算准确率。例如,给定一个标准译文(referen
调用盘古大模型API 用户可以通过API调用盘古大模型服务的基模型以及用户训练后的模型。训练后的模型只有在使用“在线部署”功能时,才可以使用本章节提供的方法进行调用。本章节将介绍如何使用Postman调用API,仅供测试使用。 前提条件 使用API调用模型前,请先完成盘古大模型服务订购和开通操作。
安全 责任共担 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计 监控安全风险
选择基模型/基础功能模型 盘古-NLP-N2-基础功能模型 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练,无需准备自监督数据。 微调数据来源: 来源一:真实业务场景数据。 来源二:基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析,通过人工标注部分数据样例,然后利用大模型(如盘古提供的任意规格的基础功能模型)采
输入的文本加上生成的文本总量不能超过模型所能处理的最大长度。 最小值:1 最大值:不同模型支持的token长度,请参见《产品介绍》“模型规格 > 模型基础信息”章节。 缺省值:默认部署时token长度最大值,请参见《产品介绍》“模型规格 > 模型基础信息”章节。 说明: token是指模型处理和生成文本
模型支持的区域 区域是一个地理区域的概念。我国地域面积广大,由于带宽的原因,无法仅依靠一个数据中心为全国客户提供服务。因此,根据地理区域的不同将全国划分成不同的支持区域。 盘古大模型当前仅支持西南-贵阳一区域。 图1 盘古大模型服务区域 父主题: 模型能力与规格
考察模型逻辑 虽然模型的思考过程是个黑盒,但可以通过反问模型答案生成的逻辑或提问模型是否理解任务要求,考察模型生成的逻辑,提升模型思维过程的可解释性。 对于模型答案的反问 如果模型给出了错误的答案,可以反问模型回答的逻辑,有时可以发现错误回答的根因,并基于此修正提示词。 在反问时
您可按照需要选择是否开启内容审核。 开启内容审核后,可以有效拦截大模型输入输出的有害信息,保障模型调用安全,推荐进行开启。 图3 大模型内容审核 盘古大模型支持通过对接内容审核,实现拦截大模型输入、输出的有害信息,保障模型调用安全。用户可依据需求选择是否开通、启用内容审核。 推荐用户
迁移盘古大模型 模型训练完成后,可以通过迁移(导入模型、导出模型)功能将本局点训练的模型导出,或将其他局点训练的模型导入本局点进行使用。 支持迁移操作的模型可以在“模型开发 > 模型管理 > 我的模型”中查看。 图1 模型管理 导入/导出模型 以从环境A迁移模型到环境B为例: 登
LLMs(语言模型) LLMs模块用于对大语言模型API的适配封装,提供统一的接口快速地调用盘古、GALLERY三方模型等模型API。 初始化:根据相应模型定义LLM类,如使用盘古LLM为: LLMs.of("pangu")。 from pangukitsappdev.api.llms