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parameter [n] can only be 1 or 2 when calling non-streaming. 非流式调用推理服务传的参数只能是1或者2。 请使用正确的取值:1或者2。 PANGU.3321 The parameter [n] can only be 1 when calling
型性能越好。 困惑度 用来衡量大语言模型预测一个语言样本的能力,数值越低,准确率也就越高,表明模型性能越好。 指标适用的任务场景 任务答案是相对比较确定的,例如固定答案的问答任务、NL2SQL、NL2JSON、文本分类等。 指标不适用的任务场景 文案创作、聊天等符合要求即可的场景
NLP模型在流式输出时,同样支持内容审核。特别是模型生成超长内容时,通过实时审核模型生成的内容片段,可以有效降低首token的审核时延,同时确保用户看到的内容是经过严格审核的。 图3 大模型内容审核 购买内容审核套餐包时,如果使用“文本补全”和“多轮对话”功能,需要选择“文本内容审核”套餐。 父主题:
截断窗口大小:指在处理用户的历史对话信息时,系统会保留最近的N个对话传递给模型。 历史关键信息抽取 历史关键信息功能允许您在创建AI助手时,配置一些被认为是重要的参数。当 AI助手在运行过程中遇到这些配置的参数时,它将抽取这些参数的取值与描述,并将这些信息记录到当前对话中。通过历史关键信息可以增强模型的理解和回答能力。
少内存消耗,且可能提高泛化能力。因此,批大小需要根据数据集的规模和特点,以及模型的复杂度和性能进行调整。同时,批大小还与学习率相关。学习率是指每次更新参数时,沿着梯度方向移动的步长。一般来说,批大小和学习率成正比。如果批大小增大,学习率也相应增大;如果批大小减小,那么学习率也应减小。
少内存消耗,且可能提高泛化能力。因此,批大小需要根据数据集的规模和特点,以及模型的复杂度和性能进行调整。同时,批大小还与学习率相关。学习率是指每次更新参数时,沿着梯度方向移动的步长。一般来说,批大小和学习率成正比。如果批大小增大,学习率也相应增大;如果批大小减小,那么学习率也应减小。
"请问科技行业的公司,他们的平均利润和市值是多少?" …… 微调数据要求: 数据格式样例:JSONL格式,每行是一条JSON,包含“context”和“target”两个字段。示例如下: {"context": "今天是2023-11-20,你是一个银行智能助理,现在需要根据用户问题、指标-解释表、参数-类型-解释表
解多种复杂特征和模式。这些模型可作为各种任务的基础,包括但不限于阅读理解、文本生成和情感分析等,但不具备对话问答能力。 功能模型:功能模型是在基模型的基础上经过微调,专门适应特定任务,并具备对话问答的能力。经过特定场景优化的功能模型能够更有效地处理文案生成、阅读理解、代码生成等任务。
每次只能修改一个。 当前仅盘古-NLP-N4系列模型以及基于它们训练的模型支持外推。 图1 模型部署外推升级 扩缩容部署实例数量 扩缩容是指运行中的模型支持增加或减少模型部署的实例数。 修改部署时扩缩容和外推场景互斥,每次只能修改一个。 图2 修改部署 图3 模型部署扩缩容 父主题:
盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数据库中,利用先进的自然语言处理技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求,即使是复杂或模糊的查询,也能提供准确的响应。这种对话问答方式提高了知识获取效率,使智能客服系统更加人性化和有温度。 此外,盘古大模型还能够根据用户
当前Action agent_session_status: Agent状态 is_by_step: 是否是逐步执行 current_message: 当前的AssistantMessage """ messages:
使用盘古大模型应用开发SDK时,需要在代码中配置以下信息,请提前收集。 表1 资源列表 类型 资源 是否必选 依赖信息 参考文档 备注 大语言模型 华为云盘古 是(大语言模型至少选一个) 盘古模型API调用URL。 华为云IAM账号认证信息。 盘古大模型API参考文档: 申请资源时,可联系客户支持获取。
如:搜索RAG方案等,具有32K上下文能力。 NLP大模型训练过程中,一般使用token来描述模型可以处理的文本长度。token(令牌)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
n方式认证时,必须填充该字段。用户Token请参考认证鉴权中的“Token认证”。 公有云API同时支持使用AK/SK认证,AK/SK认证是使用SDK对请求进行签名,签名过程会自动往请求中添加Authorization(签名认证信息)和X-Sdk-Date(请求发送的时间)请求头
final String customSystemPrompt = "你是财务报销助手。当需要用户反馈信息时,尽可能提示用户名称,手机号码等原始信息。今天的日期是" + new SimpleDateFormat("yyyy年MM月dd日").format(new
LLMs.of(LLMs.PANGU); 基础问答:基础的模型文本问答,temperature等参数采用模型默认的设置。 llm.ask("你是谁?").getAnswer(); 同时调用多个不同的LLM。 final LLMConfig config = LLMConfig.builder()