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目标任务依赖垂域背景知识:通用模型学习到的知识大部分都是来自互联网上的开源数据,如果目标任务本身属于某个领域(如金融、政务、法律、医疗、工业等),需要依赖很深的领域背景知识,那么通用模型可能无法满足这些要求,需要在该领域的数据集上进行微调,以增强模型的泛化能力。 回答的风格或格式有特殊要求
创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词,可以引导大模型生成用户期望的输出,提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验,来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程,用于对提示词的统一管理。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发
盘古大模型套件在订购时分为模型资产和模型推理资产。 模型资产即盘古系列大模型,用户可以订购盘古基模型、功能模型、专业大模型。 基模型:基模型经过大规模数据的预训练,能够学习并理解多种复杂特征和模式。这些模型可作为各种任务的基础,包括但不限于阅读理解、文本生成和情感分析等,但不具备对话问答能力。
例如,在图2中有10条评估用例,当前已经评估了8条,剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后,进入“评估报告”页面,可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中,“预期结果”即为变量值(问题)所预设的期望回答,“生成结果”即模型回复的结果。通过比较“预期结果”与“生成结果”的差异可以判断提示词效果。
获取token消耗规则 了解Token消耗规则对于模型训练至关重要。掌握从字符到Token的转换规律可以优化数据预处理过程并有效控制训练成本。每个Token代表模型处理和生成文本的基本单位,它可以是一个单词、字符或字符的片段。模型的输入和输出都会被转换成Tokens,并根据模型的
合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本出现了大量重复数据,或者数据多样性很差,则会加剧该现象。 父主题: 典型训练问题和优化策略
的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。用户也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息,变量集是一个excel文件,每行数据是需要输入的变量值信息,可以通过“导入”功能进行上传。 图1 预览提示词效果 单击“查看效果”按钮,输出模型回复结果,用户可以根据预览效果调整提示词的文本和变量。
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,可以根据业务需求开发出诸如营销文案生成、阅读理解、智能对话和代码生成等应用功能。
盘古-NLP-BI专业大模型-4K 4096 基于NLP-N2-基础功能模型运用特定专业代码数据训练后的BI专业大模型,具有4K上下文能力。 盘古-NLP-BI专业大模型-32K 32768 基于NLP-N2-基础功能模型运用特定专业代码数据训练后的BI专业大模型,具有32K上下文能力。 盘古-NLP-N2单场景模型-4K
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、
for doc in doc_list: print(doc.page_content) 向量库 向量库用于向量数据存储,提供向量数据检索能力。 初始化,以使用华为CSS示例。 from pangukitsappdev.api.memory.vector.factory
out.println(JSONObject.toJSONString(resp.getResult())); 向量库 向量库用于向量数据存储,并提供向量数据检索能力。 初始化,以使用华为CSS示例。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.embedings
"name": "username", //IAM用户名 "password": "********", //华为云账号密码 "domain": { "name":
明、表7。 在数据配置中,选择训练数据集、验证数据等参数。 验证数据可选择“从训练数据拆分”和“从已有数据导入”。 从训练数据拆分:取值范围[1%-50%]。设置1%即从训练数据中随机拆分出1%的数据作为验证集,验证集中最多使用100条数据用于模型训练效果评估。数据按比例拆分后,
选择基模型/基础功能模型 盘古-NLP-N2-基础功能模型 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练,无需准备自监督数据。 微调数据来源: 来源一:真实业务场景数据。 来源二: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,然后利用大模型(如盘古提供的任意规格的基础功能模型
默认值 范围 说明 数据批量大小 8 >=1 数据集进行分批读取训练,设定每个批次数据的大小。 一般来说,批大小越大,训练速度越快,但会占用更多的内存资源,且可能导致收敛困难或过拟合。批大小越小,训练速度越慢,但会减少内存消耗,且可能提高泛化能力。因此,批大小需要根据数据集的规模和特点
模型规格:不同规格的模型支持的长度不同,若目标任务本身需要生成的长度已经超过模型上限,建议您替换可支持更长长度的模型。 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常截断的数据,可以通过规则进行清洗。 父主题: 典型训练问题和优化策略
"name": "username", //IAM用户名 "password": "********", //华为云账号密码 "domain": { "name":
"2024-01-31"} 用户反馈:公司改为金财互联数据服务有限公司,nsrsbh为91440101MA59JN5456 - 步骤3: 思考:好的,我将更新"company_name"参数为"金财互联数据服务有限公司",并添加"nsrsbh"参数为"9144010
图5 异常的Loss曲线:平缓且保持高位 Loss曲线异常抖动:Loss曲线异常抖动的原因可能是训练数据质量差,比如数据存在噪声或分布不均衡,导致训练不稳定。您可以尝试提升数据质量来解决。 图6 异常的Loss曲线:异常抖动 模型准确率指标介绍 模型准确率:正确预测(标注与预测