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AI助手是一种基于NLP大模型构建的人工智能应用,它通过结合多种工具并利用大模型的对话问答、规划推理、逻辑判断等能力,来理解和回应用户的需求。 例如,需要构建一个企业助理应用,该应用需要具备预定会议室、创建在线文档和查询报销信息等功能。在构建此应用时,需要将预定会议室与创建在线文档等功能的API接
面试问题生成 应用场景说明:将面试者的简历信息输入给大模型,基于简历生成面试问题,用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题: 写作示例
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”。
概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源,将先进的AI算法集成在预训练大模型中,打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 华为云盘古大模型,以下功能支持API调用。 表1 API清单 API 功能 NLP-文本补全 给定一个
语调和内容,更贴近用户的实际需求。这种智能化、个性化的服务体验不仅减少了转人工的频率,还提升了用户满意度。 创意营销 在创意营销领域,企业常常需要投入大量的时间和资源来撰写吸引人的营销文案。然而,传统的人工撰写方式不仅效率低下,还受到写手个人素质的影响。盘古大模型的应用为这一问题提供了创新的解决方案。
等指标,进行横向(相同训练数据+不同规格的通用模型)或纵向(不同训练数据训练的多个模型版本)对比来判断训练过程是否出现了问题。 人工评测:您可以采用人工评测的方式,参照目标任务构造评测集,通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。 父主题: 典型训练问题和优化策略
以通过CoT(思维链)、self-instruct等方式批量调用大模型,来获取满足您要求的数据。 人工标注:如果以上两种方案均无法满足您的要求,您也可以使用“数据标注”功能,采用人工标注方式来获取数据。 父主题: 典型训练问题和优化策略
据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据,因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练
调用边缘模型 调用边缘模型的步骤与使用“在线部署”调用模型的步骤相同,具体步骤请参考使用API调用模型。 父主题: 部署为边缘服务
模型必须符合前提条件。 评估资源:依据选择的模型数据自动给出所需的评估资源。 打分模式:当前版本打分模式仅支持基于规则,用户不可选,且暂无人工打分。基于规则打分:使用预置的相似度或准确率打分规则对比模型生成结果与真实标注的差异,从而计算模型指标。 评估数据: 选择已创建并发布的评估数据集。
升数据质量。一个比较常见的方法是,将微调数据以及数据评估标准输入给模型,让模型来评估数据的优劣。 人工标注:如果以上两种方案均无法满足您的要求,您也可以使用“数据标注”功能,采用人工标注方式来清洗数据。 父主题: 典型训练问题和优化策略
使用API调用模型 用户可以通过API调用盘古大模型服务提供的基模型以及用户训练后的模型。训练后的模型需使用“在线部署”,才可以使用本章节提供的方法进行调用。本章节分别介绍使用Postman调用API和多语言(Java/Python/Go)调用API的方法,仅供测试使用。 前提条件
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。
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 在线推理 盘古-NLP-N1-基础功能模型-8K - √ √
来源一:互联网开源数据集,如政府网站网页、政府在线问答公开数据、政务百科等。 来源二:特定的私域数据,针对于具体场景和项目需求,收集相关的文本数据。比如通过与当地政府的政数局进行合作,获取政府部门提供的内部脱敏数据等。相关的数据格式包括但不限于:在线网页、离线word文档、离线txt文件
0之间,值越高说明模型生成和实际答案匹配度越高。 可以作为模型能力的参考指标,当两个模型进行比较时,BLEU指标越大的模型效果一般更好。但是模型的能力还是需要通过人工评测来评判,BLEU指标只能作为参考。 指标的缺陷 BLEU指标只考虑n-gram词的重叠度,不考虑句子的结构和语义。 模型优化建议 如何
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:基于人工泛化的真实业务场景数据。 来源三:基于简单规则槽位泛化的真实业务场景数据。示例如下: 原始问题: 科技行业公司的平均利润和市值是多少? 识别原始问题中的槽位:
使用“能力调测”调用模型 能力调测通过图形化问答界面,提供了快速访问盘古大模型能力的入口。用户可以通过能力调测调用基模型与训练后的模型。 训练后的模型需要“在线部署”且状态为“运行中”时,才可以使用本章节提供的方法进行调测。 文本补全: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
部署盘古大模型 部署为在线服务 部署为边缘服务
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)采用self-instruct等方式,泛化出更多的业务场景数据。 方