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训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面 根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、
盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 自然语言处理大模型是一种参数量极大的预训练模型,是众多自然语言处理下游任务的基础模型。学术界和工业界的实践证明,随着模型参数规模的增加,自然语言处理下游任务的效果显著提升,这得益于海量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理大模型的预训
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、开源模型等模型API。 初始化:根据相应模型定义LLM类。例如,使用盘古LLM为: LLMs.of(LLMs.PANGU)。 import com.huaweicloud.pangu
获取模型调用API地址 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。 图1 服务管理 在“概览 > 服务列表”中选择需要调用的模型,并单击操作列的“调用路径”。 图2 服务概览页面 在弹窗中可获取
准备工作 注册华为账号并开通华为云,并完成实名认证,账号不能处于欠费或冻结状态。 检查开发环境要求,确认本地已具备开发环境。 开通盘古大模型API。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。
从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营
移等功能,支持模型的自动化评估,确保模型的高性能和可靠性。 通过高效的推理性能和跨平台迁移工具,模型开发套件能够保障模型在不同环境中的高效应用。 支持区域: 西南-贵阳一 训练盘古大模型 评估盘古大模型 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 应用开发套件
科技行业公司的总利润和市值是多少? … 来源四: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,再基于大模型(比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型)采用self-instruct等方式泛化出更多的业务场景数据。示例如下: 大模型输入: 请改写命令案例,生成10个相似命
图2 正常的Loss曲线:阶梯下降 如果您发现Loss曲线出现了以下几种情况,可能意味着模型训练状态不正常: Loss曲线上升:Loss上升的原因可能是由于数据质量差,或者学习率设置得过大,使得模型在最优解附近震荡,甚至跳过最优解,导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或者减小学习率的方式来解决。
息头,从而通过身份认证。 AK(Access Key ID):访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符;访问密钥ID和私有访问密钥一起使用,对请求进行加密签名。 SK(Secret Access Key):与访问密钥ID结合使用的密钥,对请求进行加密签名,可标识发送方,并防止请求被修改。
大模型概念类问题 大模型是什么 大模型的计量单位token指的是什么 大模型是否可以自定义人设 盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面
局部微调(LoRA)是一种优化技术,用于在深度学习模型的微调过程中,只对模型的一部分参数进行更新,而不是对所有参数进行更新。这种方法可以显著减少微调所需的计算资源和时间,同时保持或接近模型的最佳性能。 过拟合 过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格,会导致模型产生“以偏概全”的现象,导致模型泛化效果变差。 欠拟合
需要使用高质量的数据进行模型训练。 垂域知识问答场景:通用模型本身已经具有在给定的一段或几段段落知识的场景下进行总结回答的能力。因此,如果您的场景是基于某个领域内的知识问答,那么采用微调的手段确实能从一定程度上提升效果,但如果综合考虑训练的耗时和模型后续的持续迭代,采用搜索+问答的方案则更具性价比。
评估盘古大模型 创建模型评估数据集 创建模型评估任务 查看评估任务详情
small Decrypt failed 报错原因:模型训练过程中,训练日志出现“Decrypt failed”报错,表示解密失败。 解决方案:请联系华为云排查环境变量ak、sk。 图4 Decrypt failed报错 父主题: 训练盘古大模型
训练盘古大模型 选择模型与训练方法 创建训练任务 查看训练任务详情与训练指标 常见训练报错与解决方案
指定可以访问的工具、设置结果的输出风格等。 模型配置 嵌入模型 用于对AI助手进行任务规划、工具选择和生成回复。 模型版本 选择与“嵌入模型”对应的版本。例如,嵌入模型为N2系列,则模型版本也为N2。 工具配置 网页搜索 开启网页搜索后,可以通过调用web搜索来解决模型对于事实类问题回答不好的现象。
部署为在线服务 模型训练完成后,即模型处于“已完成”状态时,可以启动模型的部署操作。 基于盘古大模型打造的专业大模型包括BI专业大模型与单场景大模型支持模型推理,但不支持模型训练。 部署为在线服务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“部署”。
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