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CoT思维链 对于复杂推理问题(如数学问题或逻辑推理),通过给大模型示例或鼓励大模型解释推理过程,可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例,让模型先学习后回答,在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例,新样例必须多样化、不能重复等
”,或者可以说明已有的信息是什么领域的信息,比如“以上是金融领域的新闻”、“以上是一篇xx领域的xxx文档”。 例如,“结合金融领域相关知识,生成一份调研报告大纲,报告主题是区块链洞察”、“以上是某理财app用户反馈的问题,请提供解决方案。” 人设: 增加人设可以让生成的内容更符合该领域需求。 例如,“假设你是一位银
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。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图
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
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。 盘古大模型为开发者提供了一种简单高效的方式来开发和部署大模型。通过数据工程、模型开发和应用开发等功能套件,帮助开发者充分发挥盘古大模型的
return_type=int) name、description、principle、input_desc、output_desc和args_schema的定义与说明与静态工具相同。 return_type。为可选参数,如果func为未指
return "x亿人民币"; case "y公司": return "y亿人民币"; case "z公司": return "z亿人民币";
Prompt工程相关概念说明 概念名 说明 提示词 提示词(Prompt)是一种用于与AI人工智能模型交互的语言,用于指示模型生成所需的内容。 思维链 思维链 (Chain-of-Thought)是一种模拟人类解决问题的方法,通过一系列自然语言形式的推理过程,从输入问题开始,逐步推导至最终输出结论。
LLMParamConfig; // 设置模型参数,temperature为0.9 LLMConfig llmConfig = LLMConfig.builder().llmParamConfig(LLMParamConfig.builder().temperature(0.9).build()).build();
LLMs.of("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_api.ask("你是谁?").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。 from pangukitsappdev.api
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
List<PanguChatChunk> panguChatChunks = new ArrayList<>(); Future<HttpResponse> future = httpclient.execute(HttpAsyncMethods.create(httpPost),
return_type=pickle.loads(eval(retrieved_tool.tool_metadata.get("return_type")))) for retrieved_tool
:param agent_session: AgentSession :return: bool类型结果 """ return False 定义一个监听器 通过实现AgentListener定义一个监听器: from pangukitsappdev
return "in use"; case "A03": return "booked"; default: return "available";
if current: result.append(separator.join(current)) return result # 加载文档,支持word和txt文本文件 def load_file(name): docs = []
builder() .llmParamConfig(LLMParamConfig.builder().temperature(0.01).build()) .llmModuleConfig( LLMModuleConfig
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。 temperature参数可以影响
setFinalAnswer(currentAction.getObservation()); return true; } return false; } }); 上述例子中,当满足if判断条件时,会直接终止Agent的执行,且fi
训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面 根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、