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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) 0 部署推理服务后,可以采用人工评测的方案来评估模型效果。如下提供了本场景可能存在的常见问题,若在评测过程中出现如下问题,可以参考解决:
"project": { "name": "cn-southwest-2" //服务当前部署在“西南-贵阳一”区域,取值为cn-southwest-2 } } } } 图5
数据清洗”,单击界面右上角“创建任务”。 图1 数据清洗 依据需要清洗的数据类型,选择对应的数据集和数据集版本,输出路径,设置名称、描述等信息为可选项。 输出路径默认为系统生成,您也可以自定义输出路径,当前支持覆盖和追加两种方式。 覆盖:清洗后数据覆盖和替换原有数据集内容。 追加:清洗后数据增加到原有数据集路径下。
模型安全:通过模型动态混淆技术,使模型在运行过程中保持混淆状态,有效防止结构信息和权重信息在被窃取后暴露。 系统安全:通过网络隔离、身份认证和鉴权、Web安全等技术保护大模型系统安全,增强自身防护能力,以抵御外部安全攻击。 父主题: 大模型概念类问题
about chickens" == format2 自定义prompt # 按约定的格式准备prompt文件; # 文档结构和文件名参考提供的系统预置prompts文件 文档结构示例: …… prompts -- default -- documents
一个评估数据集内,上传的数据文件数量不得超过100个,单文件大小不得超过1GB,所有文件的总大小不得超过1GB。 数据格式要求 盘古大模型服务支持如下数据,格式要求请参见表3。 表3 盘古数据文件格式要求 数据类型 支持格式 数据样例 是否支持拆分(划分训练集/验证集) 自监督训练数据
网页搜索 开启网页搜索后,可以通过调用web搜索来解决模型对于事实类问题回答不好的现象。 添加一个工具 用于拓展AI助手功能,使其能够与外部系统进行交互。可以直接创建一个工具,或者从搜索框中选择已经创建好的工具。 知识库 通过知识库提升AI助手在特定领域问题的回答效果。 高级配置 工具召回策略
fewShotPromptTemplate.format(inputs); 自定义prompt // 按约定的格式准备prompt文件; // 文档结构和文件名参考提供的系统预置prompts文件 文档结构示例: …… prompts -- default -- documents
减少计算资源和时间消耗,且依旧可以保持较好的模型性能。 训练模型 选择训练所需要的模型。支持选择“预置模型”或者“我的模型”。 预置模型:系统提供的LLM(大语言)预置模型。 我的模型:经过用户预训练或者微调训练后的模型。 模型详细介绍请参见选择模型与训练方法。 训练参数 指定用于训练模型的超参数。