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中的准确率 可以通过思维链的方式提高大模型在复杂推理任务中的准确率。 思维链是一种通过分步骤推理来提升大模型在复杂任务中表现的方法。通过引导模型思考问题的过程,可以使其在推理任务中得到更高的准确性,尤其是在涉及多步推理和复杂逻辑关系的任务中。 具体做法如下: 提供相关示例:在提示
入了一个从未出现过的数据(目标任务相同),回答却完全错误。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曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次
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曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的
撰写提示词 提示词是用来引导模型生成的一段文本。撰写的提示词应该包含任务或领域的关键信息,如主题、风格、格式等。 撰写提示词时,可以设置提示词变量。即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识表示一些动态的信息,让模型根据不同的情况生成不同的文本,增加模型的灵活性和适应性。例如,将提
输入框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息,变量集是一个excel文件,每行数据是需要输入的变量值信息,可以通过“导入”功能进行上传。 图1 效果预览 单击“查看效果”,输出模型回复结果,用户可以基于预览的效果调整提示词文本和变量。
在平台中,空间资产指的是存储在工作空间中的所有资源,包括数据资产和模型资产。这些资产是用户在平台上进行开发和管理的基础,集中存储和统一管理的方式有助于提升操作效率,并确保资源的规范性与安全性。 数据资产:数据资产是指用户在平台上发布的所有数据集。这些数据集会被存储在数据资产中,用户可
数据量足够,为什么盘古大模型微调效果仍然不好 这种情况可能是由于以下原因导致的,建议您排查: 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大、样本中存在异常数据、样本的多样性较差,都将影响模型训练的效果,建议提升您的数据质量。 父主题: 大模型微调训练类问题
模型和应用。 数据工程工具链:数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成部分,具备数据获取、数据加工和数据发布等功能,确保数据的高质量与一致性。工具链能够高效收集并处理各种格式的数据,满足不同训练任务的需求,并提供强大的数据存储和管理能力,为大模型训练提供坚实的数据支持。
同时,数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力,为大模型训练提供高质量的数据支撑。 支持区域: 西南-贵阳一 数据工程介绍 数据工程使用流程 数据集格式要求 导入数据至盘古平台 加工数据集 发布数据集 模型开发工具链 模型开发工具链是盘古大模型服务的核心组件,提供从模型创建到部署的一站式解决方案。
{"system":"你是一个机智幽默问答助手","context":"你好,请介绍自己","target":"哈哈,你好呀,我是你的聪明助手。"} csv格式:csv文件的第一列对应system,第二三列分别对应context、target。 "你是一个机智幽默问答助手","你好,请介绍自己"
更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的科学计算大模型,以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 表1 盘古科学计算大模型规格 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一
盘古推理SDK简介 推理SDK概述 盘古大模型推理SDK是对REST API进行的封装,通过该SDK可以处理用户的输入,生成模型的回复,从而实现自然流畅的对话体验。 表1 推理SDK清单 SDK分类 SDK功能 支持语言 使用场景 推理SDK 对话问答(/chat/completions)
盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型,结合了大数据预训练和多源知识,借助持续学习不断吸收海量文本数据,持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外,盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性,可在智能客服、创意
确保数据满足高标准,提升模型性能。 配比数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。通过合理的配比,确保数据集的多样性、平衡性和代表性,避免因数据分布不均而引发的问题。 流通数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”,用于后续模型训练等操作。
使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案 场景描述 该示例演示了如何使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案。 应用百宝箱是盘古大模型服务为用户提供的便捷AI应用集,用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用,轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 操作流程 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案的步骤如下:
ModelArts Studio大模型开发平台提供数据加工功能,涵盖了数据清洗、数据合成和数据标注关键操作,旨在确保原始数据符合业务需求和模型训练的标准,是数据工程中的核心环节。 数据清洗 通过专用的清洗算子对数据进行预处理,确保数据符合模型训练的标准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算
流通视频类数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”的过程,用于后续模型训练等操作。 视频类数据集当前仅支持发布为“默认格式”。 创建视频类数据集流通任务 创建视频类数据集流通任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。
Agent开发平台应用场景 当前,基于Agent开发平台可以构建两种类型的应用,一种是针对文本生成、文本检索的知识型Agent,如搜索问答助手、代码生成助手等,执行主体在大模型;另一种是针对复杂工作流场景的流程型Agent,如金融分析助手、网络检测助手等。 知识型Agent:
配比图片类数据集 数据配比是将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”的过程,确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求,可跳过此章节至流通图片类数据集。 创建图片类数据集配比任务 创建图片类数据集配比任务步骤如下: 登录ModelArts St
为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码 当您将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,模型生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。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: 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据,可以通过规则进行清洗。 训练参数设置:若数据