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务。temperature越高,如0.9,适合完成创造性的任务。 temperature参数可以影响语言模型输出的质量和多样性,但也不是唯一的因素。还有其他一些参数,如top_p参数也可以用来调整语言模型的行为和偏好,但不建议同时更改这两个参数。 最小值:0 最大值:1 缺省值:N1模型为0
argemodels 在线生成SDK代码 API Explorer可根据需要动态生成SDK代码功能,降低您使用SDK的难度,推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时,
模型学习数据的迭代步数就越多,可以学得更深入,但过高会导致过拟合;训练轮数越小,模型学习数据的迭代步数就越少,过低则会导致欠拟合。 您可根据任务难度和数据规模进行调整。一般来说,如果目标任务的难度较大或数据量级很小,可以使用较大的训练轮数,反之可以使用较小的训练轮数。 如果您没有
输出的随机性和创造性越高;温度越低,输出结果越可以被预测,确定性相对也就越高。 您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说,如果目标任务的需要生成更具创造性的内容,可以使用较高的温度,反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容,可以使用较低的温度。 请注意,温度和核采样的作用相近,
键角色。用户可以通过提示工程提高语言模型的安全性,也可以通过专业领域知识和外部工具赋能语言模型,增强其能力。 Prompt基本要素 您可以通过简单的提示词获得大量结果,但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含您传递到模型的指令或问题等信息,也可以包含其他种类
maximumSize = -1; 语义缓存:语义缓存是一种基于向量和相似度的缓存方法,它可以实现对数据的语义匹配和查询。语义缓存可以根据不同的向量存储、相似算法、评分规则和阈值进行配置,并且可以使用不同的词向量模型进行嵌入。 import com.huaweicloud.pangu
Agent效果优化 如果Agent出现无法正确调用工具的情况,可以尝试一些prompt优化技术提升效果。 优化System prompt 提示财务报销助手依赖的必要信息,如用户名称等基础信息: final String customSystemPrompt = "你是财务
统一调用入口:AI助手通过一个统一的问答入口,即可解决多种问题,这使得用户可以在一个地方就能完成所有的任务。 有效分发业务问题:AI助手可以根据用户的需求和工具的定位,自动对问题进行分发,这使得AI助手可以更准确地理解用户的需求,并提供相关的服务。 父主题: AI助手
旅行地的风土人情。请介绍一下{{location}}的风土人情。”在评估提示词效果时,可以通过批量替换{{location}}的值,来获得模型回答,提升评测效率。 同时,撰写提示词过程中,可以通过设置模型参数控制模型生成行为,如调整温度、核采样和最大口令限制等。模型参数的设置会影
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。 通用文本(文本补全)(/text/completions) Java、Python、Go、.NET、NodeJs 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补全,还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。
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。 使用AK/SK认证时,您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名,也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 如果之前没有生成过AK/
向比较两个模型时,可以参考该指标。然而,指标没有一个明确的阈值来指示何时模型效果差。因此,单靠该指标无法直接决定任务的调整策略。 如果指标低是由于提示词(prompt)设置不合理,可以通过在模型训练阶段扩大训练集和验证集来优化模型,从而改善评估结果。另外,还可以将评估数据集设计得
add_tool(SearchTool()) 静态工具和动态工具的注册方式相同,通过addTool接口进行注册。 通过set_max_iterations可以设置最大迭代次数,控制Agent子规划的最大迭代步数,防止无限制的迭代或出现死循环情况。 Agent使用的模型必须为Pangu-NLP-N2-Agent-L0
在左侧导航栏中选择“服务管理”,选择所需要查看的服务,单击操作列“查看详情”。 图1 查看详情 在服务详情页面,在“概览”页签,可以查看调用量的概览信息,在“监控”页签,可以查看下详细的调用总量、调用成功量与调用失败量。 图2 查看调用量概览信息 图3 查看调用量详情 通过“运营面板”功能查看调用量
能力下降,会混入一定的通用数据。 训练数据集常见业务场景如下: 当创建训练数据集时,可以将不同数据集合并成一个训练集,并且可以控制各数据集的数据比例。这对于用户数据集较小的情况非常有用,因为可以通过组合多个数据集来进行训练。 当需要对模型进行综合训练时,会组合多种数据集,以提高模型处理不同数据类型的能力。
设计任务要求 要求分点列举: 要求较多时需要分点列举,可以使用首先\然后,或1\2\3序号分点提出要求。每个要求步骤之间最好换行(\n)分隔断句,单个要求包含一项内容,不能太长。 正负向要求分离: 正负向要求不要掺杂着写,可以先全部列完正向要求,再列负向要求,比如“你必须xxx;
上述tool_provider中,实现了provide接口,可以利用工具检索的返回动态构建出工具列表,同时也可以加一些后处理工作,例如根据黑白名单做工具的过滤。 与上述的tool_provide呼应,在向tool_retriever中添加工具时,可以添加任意的元数据,python需要借助pick
大模型的计量单位token指的是什么 令牌(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被转换成token,然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如,在英文中,有些组合单词会根据语义拆分,如overweight会被
控制生成文本多样性和质量。 最大口令限制 用于控制聊天回复的长度和质量。一般来说,设置较大的参数值可以生成较长和较完整的回复,但也可能增加生成无关或重复内容的风险。较小的参数值可以生成较短和较简洁的回复,但也可能导致生成不完整或不连贯的内容,请避免该值小于10,否则可能生成空值或
控制生成文本多样性和质量。 最大口令限制 用于控制聊天回复的长度和质量。一般来说,设置较大的参数值可以生成较长和较完整的回复,但也可能增加生成无关或重复内容的风险。较小的参数值可以生成较短和较简洁的回复,但也可能导致生成不完整或不连贯的内容,请避免该值小于10,否则可能生成空值或