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为什么微调后的模型，输入与训练样本相似的问题，回答与训练样本完全不同 当您将微调的模型部署以后，输入一个已经出现在训练样本中，或虽未出现但和训练样本差异很小的问题，回答完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来
持语义匹配和查询，通过向量和相似度的计算，实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储：是一种将数据转换为数学表示的方法，它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多种相似算法，如余弦相似度、欧氏距
持语义匹配和查询，通过向量和相似度的计算，实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储：是一种将数据转换为数学表示的方法，它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多种相似算法，如余弦相似度、欧氏距
意图匹配 应用场景说明：智能客服系统中，大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题，并返回标题内容，系统根据匹配标题调出该FAQ问答对，来解答客户疑问。 父主题： 写作示例
Embeddings # redis向量 # 不同的向量存储， 不同的相似算法；计算的评分规则不同； 可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 # 例如使用Redis向量、余弦相似度、CSS词向量模型，并且设置相似性判断阈值为0.1f，代码示例如下 embedding_api
Assertions; //redis向量 // 不同的向量存储， 不同的相似算法；计算的评分规则不同； 可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 // 例如使用Redis向量、余弦相似度、CSS词向量模型，并且设置相似性判断阈值为0.1f，代码示例如下 Cache cache =
打基础 先制定一个能够明确表达主题的提示词（若模型训练时包含相似任务，可参考模型训练使用的提示词），再由简至繁，逐步增加细节和说明。打好基础是后续提示词优化的前提，基础提示词生成效果差，优化只会事倍功半。 例如，文学创作类可以使用“请创作一个关于{故事主题}的故事”，邮件写作类可
这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： Prompt设置：请检查您使用的Prompt，对于同一个目标任务，建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT，才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格：理论上模型的参数规模越大，模型能学到的知识就越多，能学会的知识就更难，若目标任务本身
识。 例如，在构造泛化问题的任务中，需要基于原问题改写为相同含义的问题，而不是生成相似的问题。当提示词使用“请生成10个跟“手机银行怎么转账”相似的问题”时，模型会认为实体/关键词/场景一致则是相似（在这个例子里实体为手机银行），而不是任务需要的语义级别的相同含义，所以输出内容会发散。
量模型的性能。当前支持基于规则打分，即基于相似度/准确率进行打分，对比模型预测结果与标注数据的差异，从而计算模型指标。支持的模型指标请参见下表。 表1 规则打分指标 指标名称 说明 BLEU-1 模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 BLEU-2
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。 基本信息： 输入任务的名称和描述。
为什么微调后的模型，回答中会出现乱码 为什么微调后的模型，回答会异常中断 为什么微调后的模型，只能回答在训练样本中学过的问题 为什么微调后的模型，输入与训练样本相似的问题，回答与训练样本完全不同 为什么微调后的模型，评估结果很好，但实际场景表现却很差 多轮问答场景，为什么微调后的效果不好 数据量满足要求，为什么微调后的效果不好
BLEU-1：机器翻译、⽂本摘要等生成类任务常用的评价指标。用于评估模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 BLEU-2：机器翻译、⽂本摘要等生成类任务常用的评价指标。用于评估模型生成句子与实际句子在中词组层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 BLEU-4：机器翻译、⽂本摘要等
据即可；若场景复杂或专业，则需要上万条数据。 数据质量要求： 保证数据的分布和目标需要与实际场景匹配。 保证数据的覆盖度：数据需要尽可能覆盖产品所提供的功能；数据需要覆盖难易度、长短度，包含参数丰富等场景；数据在长短、扁平与深层嵌套、对接客户api接口数量上全覆盖。 数据中需要提
创建AI助手 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > AI助手”，单击页面右上角“创建助手”。参考表1完成AI助手匹配。 表1 创建AI助手参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 基本信息 助手名称 设置AI助手的名称。 描述 填写AI助手的描述，如填写功能介绍。
{{adjective}} joke about {{content}}", template_format="jinja2") # 支持dict格式匹配替换Prompt模板 format1 = prompt_template.format(**{"adjective": "funny", "content":
问题二：模型生成的文案中重复讨论一个相同的话题。 解决方案：对于这种情况，可以尝试修改推理参数。例如，降低“话题重复度控制”参数的值。若调整推理参数不生效，则检查数据质量，确认数据中不存在重复数据和高度相似数据。 父主题： 从基模型训练出行业大模型
写作示例 意图匹配 面试问题生成 父主题： 提示词写作实践
a {{adjective}} joke about {{content}}"); // 支持Map<String, Object>格式匹配替换Prompt模板 String format1 = promptTemplate.format(new HashMap<String,
"target":"target内容"}，每一段需要准确完整的语义，符合主流价值观，并且文本中不能存在异常字符、分行异常等影响模型训练的问题。问题和答案需要匹配，且不能有空值。 文件类型为CSV：每一行代表一个问答对，确保每个问题和答案的数据都以逗号分隔，每行的数据完整且格式正确，文件中每个字段或
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