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进阶技巧 设置背景及人设 理解底层任务 CoT思维链 考察模型逻辑 父主题: 提示词写作实践
当前,平台支持的推理参数包括:温度、核采样以及话题重复度控制,如下提供了这些推理参数的建议值和说明,供您参考: 表1 推理参数的建议和说明 推理参数 范围 建议值 说明 温度(temperature) 0~1 0.3 温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。
"max_tokens": 600, "temperature": 0.9, "n": 1 } 图9 填写盘古请求Body 单击Postman界面的“Send”按钮,发送请求。
"max_tokens": 600, "temperature": 0.9, "n": 1 } 到这里为止这个请求需要的内容就具备齐全了,您可以使用curl、Postman或直接编写代码等方式发送请求调用API。
Java SDK 安装SDK 配置SDK LLMs(语言模型) Prompt(提示词模板) Memory(记忆) Skill(技能) Agent(智能代理) 应用示例 父主题: 盘古应用开发SDK
verify aksk signature fail:AK/SK认证失败。 x-auth-token not found:未找到x-auth-token参数。
Python SDK 安装SDK 配置SDK LLMs(语言模型) Prompt(提示词模板) Memory(记忆) Skill(技能) Agent(智能代理) 应用示例 父主题: 盘古应用开发SDK
从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营
大模型概念类问题 大模型是什么 大模型的计量单位token指的是什么 大模型是否可以自定义人设 盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面
"max_tokens": 600, "temperature": 0.9, "n": 1 } 图9 填写盘古请求Body 单击Postman界面的“Send”按钮,发送请求。
最新动态 本文介绍了盘古大模型各特性版本的功能发布和对应的文档动态,新特性将在各个区域(Region)陆续发布,欢迎体验。 2024年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 盘古大模型正式公测上线 盘古大模型是集数据管理、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
数据量很少,可以微调吗 不同规格的模型对微调的数据量都有相应要求。 如果您准备用于微调的数据量很少,无法满足最小的量级要求,那么不建议您直接使用该数据进行微调,否则可能会存在如下问题: 过拟合:当微调数据量很小时,为了能充分学习这些数据的知识,可能会训练较多的轮次,因而模型会过分记住这些数据
产品优势 海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据,涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容,帮助模型更好地理解和生成自然语言文本,适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样,还为模型提供了深度和广度的语言学习基础,使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析
模型持续优化: 本场景采用了下表中的推理参数进行解码,您可以在平台部署后参考如下参数调试: 表2 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制(max_token) 1024 温度(temperature) 0.3 核采样(top_p) 0.8 话题重复度控制(presence_penalty
盘古大模型套件使用流程 盘古大模型套件平台是一款功能强大、集成度高的大模型开发与应用平台。该平台全面支持大模型的数据管理、清洗与配比,涵盖预训练与微调功能。此外,平台还提供了强大的模型部署、评估与调用功能,确保模型能够在生产环境中高效应用。平台支持提示词工程、AI助手及SDK开发,
模型持续优化: 本场景采用了下表中的推理参数进行解码,您可以在平台部署后参考如下参数调试: 表3 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制(max_token) 4096 温度(temperature) 0.3 核采样(top_p) 1.0 话题重复度控制(presence_penalty