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<HttpResponse> future = httpclient.execute(HttpAsyncMethods.create(httpPost), StreamHelper.getAsyncConsumer(streamCallBack
自定义参数问答:自定义设置如temperature等参数,获得对应的效果。
answer 自定义参数问答:自定义设置如temperature等参数,获得对应的效果。
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
云容器引擎-成长地图 | 华为云 盘古大模型 盘古大模型(PanguLargeModels)是集数据管理、模型训练和模型部署于一体的一站式大模型开发与应用平台。平台支持大模型的定制开发,提供全生命周期工具链,帮助开发者高效构建与部署模型,企业可灵活选择适合的服务与产品,轻松实现模型与应用的开发
功能总览 功能总览 全部 数据工程套件 模型开发套件 应用开发套件 能力调测 应用百宝箱 数据工程套件 数据工程套件作为盘古大模型的重要组成部分,具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。该套件能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不同训练和评测任务的需求。 通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力
current.append(doc) length = length + len(doc) if current: result.append(separator.join(current)) return
"in use"; case "A03": return "booked"; default: return "available"; } }
}, { "role": "user", "content": "介绍下长江,以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 }
pangukitsappdev.api.llms.llm_config import LLMParamConfig # 不带参数的问答 skill.execute({"subject": "哈士奇", "count": 20}) # 带参数的问答 llm_param_config = LLMParamConfig(temperature
temperature 否 Float 用于控制生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性,1表示最高的随机性。一般来说,temperature越低,适合完成确定性的任务。temperature越高,如0.9,适合完成创造性的任务。
> inputs = new HashMap<>(); inputs.put("subject", "哈士奇"); inputs.put("count", "25"); LLMParamConfig param = LLMParamConfig.builder().temperature
概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源,将先进的AI算法集成在预训练大模型中,打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 华为云盘古大模型,以下功能支持API调用。 表1 API清单 API 功能 NLP-文本补全 给定一个提示和一些参数
temperature 否 Float 用于控制生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性,1表示最高的随机性。一般来说,temperature越低,适合完成确定性的任务。temperature越高,如0.9,适合完成创造性的任务。
什么是盘古大模型 盘古大模型致力于深耕行业,打造多领域的行业大模型和能力集。其核心能力依托于盘古大模型套件平台,该平台是华为云推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发与应用平台。平台提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,支持大模型的定制开发,并提供覆盖全生命周期的大模型工具链
盘古应用开发SDK简介 应用开发SDK概述 应用开发SDK针对大模型应用开发场景,对大语言模型进行封装,提供了提示词模板、记忆、技能、智能代理等功能模块,简化用户的开发工作,帮助用户快速开发一个大模型应用。当前应用开发SDK支持如下语言: Java Python 开发环境要求 华为云盘古大模型应用开发
gr.Blocks() as demo: chatbot = gr.Chatbot() msg = gr.Textbox() clear = gr.Button("清除") def user(user_message, history): return
什么是AI助手 AI助手是一种基于NLP大模型构建的人工智能应用,它通过结合多种工具并利用大模型的对话问答、规划推理、逻辑判断等能力,来理解和回应用户的需求。 例如,需要构建一个企业助理应用,该应用需要具备预定会议室、创建在线文档和查询报销信息等功能。在构建此应用时,需要将预定会议室与创建在线文档等功能的
盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 自然语言处理大模型是一种参数量极大的预训练模型,是众多自然语言处理下游任务的基础模型。学术界和工业界的实践证明,随着模型参数规模的增加,自然语言处理下游任务的效果显著提升,这得益于海量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理大模型的预训练模型
应用场景 智能客服 在政企场景中,传统的智能客服系统常受限于语义泛化能力和意图理解能力,导致用户需求难以准确捕捉,频繁转接至人工客服。这不仅增加了企业的运营成本,也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 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