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明确任务需求 需要站在模型的角度理解相关任务的真实底层任务,并清晰描述任务要求。 例如,在文档问答任务中,任务本质不是生成,而是抽取任务,需要让模型“从文档中抽取出问题的答案,不能是主观的理解或解释,不能修改原文的任何符号、字词和格式”, 如果使用“请阅读上述文档,并生成以下问题
权限管理 如果您需要对华为云上购买的盘古大模型资源,为企业中的员工设置不同的访问权限,以达到不同员工之间的权限隔离,您可以使用统一身份认证服务(IAM)和盘古角色管理功能进行精细的权限管理。 如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户(子用户)进行权限管理,您可
如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 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:
对任务进行补充说明,如补充任务要求、规范输出的格式等。将想要的逻辑你梳理表达出来,会让生成效果更加符合预期。说明需要逻辑清晰、无歧义。 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。
比如,当前是第三轮对话,数据中的问题字段需要包含第一轮的问题、第一轮的回答、第二轮的问题、第二轮的回答以及第三轮的问题,答案字段则为第三轮的回答。以下给出了几条多轮问答的数据样例供您参考: 原始对话示例: A:你是谁? B:您好,我是盘古大模型。 A:你可以做什么? B:我可以做很多事情,比如xxxx
``` %s ``` 生成的内容必须满足以下要求: 1.生成内容的字数要求为200个字左右; 2.生成的内容必须生动有趣、丰富多样; 3.生成内容的语言风格必须口语化; 4.生成的内容开头必须能足够引起观众的兴趣,比如可以采取对目标观众反问、对比等方式; 5.生成的内容结尾必须要引导观众购买;
请检查创建数据集时使用的数据,与平台要求的文件内容格式是否一致。 content type [%s] not support, only [%s] support. 数据集中的内容不支持,请保证上传的数据格式与平台要求的一致。 get obs bucket folders error. 请检查OBS服务是否正常,是否可以访问OBS桶数据。
本节介绍盘古大模型服务在使用过程中的约束和限制。 规格限制 盘古大模型服务的规格限制详见表1。 表1 规格限制 资产、资源类型 规格 说明 模型资产、数据资源、训练资源、推理资源 所有按需计费、包年/包月中的模型资产、数据资源、训练资源、推理资源。 购买的所有类型的资产与资源仅支持在西南-贵阳一区域使用。
启用时,可以指定参与标注的人员及标注数量。 标注要求 选择标注项为“图片Caption”且开启AI预标注功能时,可设置以下两种方式的“标注要求”: 选择“全部标注”:要求标注人员需要对全部的数据进行人工标注后才可提交标注结果。 选择“可部分标注”:允许标注人员在确认AI预标注满足要求后,直接使用AI预标注功能完成数据集的标注并提交标注结果。
启用时,可以指定参与标注的人员及标注数量。 标注要求 选择标注项为“视频Caption”且开启AI预标注功能时,可设置以下两种方式的“标注要求”: 选择“全部标注”:要求标注人员需要对全部的数据进行人工标注后才可提交标注结果。 选择“可部分标注”:允许标注人员在确认AI预标注满足要求后,直接使用AI预标注功能完成数据集的标注并提交标注结果。
科技行业公司的最大利润和市值是多少? 科技行业公司的最小利润和市值是多少? 科技行业公司的中位利润和市值是多少? 科技行业公司的总利润和市值是多少? … 来源四: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,再基于大模型(比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模
知识库命中测试 平台支持对创建的知识库进行命中测试,以评估知识库的效果和准确性。 命中测试通过将用户的查询与知识库中的内容进行匹配,最终输出与查询相关的信息,并根据匹配的程度进行排序。 知识库命中测试步骤如下: 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。
Face团队推出的一种大模型请求格式。 接口的响应体需要按照jsonpath语法要求进行填写,jsonpath语法的作用是从响应体的json字段中提取出所需的数据。 评测配置 评测类型 选择“自动评测”。 评测规则 选择“基于规则”。 评测数据集 评测模板:使用预置的专业数据集进行评测。
模型选择 选择已部署的模型。 核采样 模型在输出时会从概率最高的词汇开始选择,直到这些词汇的总概率累积达到核采样值,核采样值可以限制模型选择这些高概率的词汇,从而控制输出内容的多样性。建议不要与温度同时调整。 温度 用于控制生成结果的随机性。调高温度,会使得模型的输出更具多样性和创
Agent开发平台的工作流由多个节点构成,节点是组成工作流的基本单元。平台支持多种节点,包括开始、结束、大模型、意图识别、提问器、插件、判断、代码和消息节点。 创建工作流时,每个节点需要配置不同的参数,如输入和输出参数等,开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点,实现复杂业务流程的编排,从而快速构建应用。
如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码 为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断 为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同
创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集,并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid number is 0”报错 日志提示“root: XXX valid number is 0”,表示训练集/验证集的有效样本量为0,例如:
通过集成数据获取、数据加工、数据发布的完整流程,在大规模数据集的构建过程中,ModelArts Studio大模型开发平台的数据工程功能为用户提供了极大的灵活性和高效性,确保了数据处理的各个环节都能紧密协作,快速响应不断变化的业务需求和技术要求。 平台支持的数据类型 ModelArts
知识库。 灵活的工作流设计:平台提供灵活的工作流设计,用于开发者处理逻辑复杂、且有较高稳定性要求的任务流。 支持“零码”和“低码”开发者通过“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流,创建一个应用。 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