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迁移盘古大模型 模型训练完成后，可以通过迁移（导入模型、导出模型）功能将本局点训练的模型导出，或将其他局点训练的模型导入本局点进行使用。 支持迁移操作的模型可以在“模型开发 > 模型管理 > 我的模型”中查看。 图1 模型管理 导入/导出模型 以从环境A迁移模型到环境B为例： 登录环境B的盘古大模型套件平台，在“模型开发
数据量满足要求，为什么微调后的效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大、样本中存在异常数据、样本的多样性较差，都将影响模型训练的效果，建议提升您的数据质量。 父主题： 典型训练问题和优化策略
Decrypt failed报错 报错原因：模型训练过程中，训练日志出现“Decrypt failed”报错，表示解密失败。 解决方案：请联系华为云排查环境变量ak、sk。 图4 Decrypt failed报错 父主题： 训练盘古大模型
排顺序 在提示词中内容的顺序也很重要，基于盘古大模型调优经验，将关键信息放在结尾处，模型输出效果更好。不同任务的关键信息不同，若需要模型生成的内容更具创意性，关键信息需要为内容描述；需要模型严格遵循指令进行回复的，关键信息为指令及说明。 父主题： 常用方法论
支持对用例集的创建、查询、修改、删除。 提示词工程任务管理 提示词工程平台以提示词工程任务为管理维度，一个任务代表一个场景或一个调优需求，在提示词工程任务下可以进行提示词的调优、比较和评估。 提示词工程任务管理支持工程任务的创建、查询、修改、删除。 提示词调优 提示词调优支持
据 ，包括单轮问答、多轮问答。中控模块使用了1万量级的sft数据。 针对不同的任务类型，所需数据量会所有不同。从经验上来说，对于简单的任务，数据量的要求会少一点，如3000到5000条；对于复杂的任务，需要的数据条数更大一些，如2万~10万条。在构造指令微调数据的成本可以接受的情
session_tag="test-memory-0624")) 添加、查找、删除数据。 # 更新数据 chat_message.add_ai_message("i am ai.") chat_message
模型支持的操作 在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评估、模型压缩和在线推理等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是各个模型支持的具体操作： 表1 模型支持的操作 模型 预训练 微调 模型评估 模型压缩
古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例，以便简明易懂地说明这些技巧在提示工程中的应用。随着模型的进化和理解能力的提升，尽管在简单任务中模糊的指示也会取得较好的效果，但对于规则越复杂的任务，越需要应用这些技巧来输出一个逻辑自洽、清晰明了的指令。 提示词是什么
xxx问题，请给我具体的xxx问题，以便我更好地解答。” 复述任务要求 可以让模型复述prompt中的要求，考察模型是否理解。 比如“现在有一个xxx任务，我会给你xxx，你需要xxxx。\n\n现在你充分理解这个任务了吗？详细解释一遍，不用举例子/请举例说明。” 父主题： 进阶技巧
可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用，轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 体验盘古预置模型能力前，请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台，在左侧导航栏中选择“应用百宝箱”，进入“应用百宝箱”页面。 在“应用市场”页签中，选择场景应用，立即体验应用能力。
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体验盘古预置模型能力 体验盘古预置模型能力前，请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台，在左侧导航栏中单击“能力调测”。 如图1，能力调测页面提供了文本补全和多轮对话功能，且每种功能都提供了预置的盘古大模型供用户体验。用户可以在页面右侧进行参数设置，然后在输入
serverInfo(ServerInfoSql.builder().build()).sessionTag(sessionTag).build()); 添加、查找、删除数据。 //更新数据 chatMessage.addAIMessage("i am ai."); chatMessage.addUserMessage("i
体验盘古预置模型能力 体验盘古预置模型能力前，请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台，在左侧导航栏中单击“能力调测”。 如图1，能力调测页面提供了文本补全和多轮对话功能，且每种功能都提供了预置的盘古大模型供用户体验。用户可以在页面右侧进行参数设置，然后在输入
随机性和创造性越高；温度越低，输出结果越可以被预测，确定性相对也就越高。 您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说，如果目标任务的需要生成更具创造性的内容，可以使用较高的温度，反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容，可以使用较低的温度。 请注意，温度和核采样的作用相近，在实际使
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。 功能模型：功能模型是在基模型的基础上经过微调，专门适应特定任务，并具备对话问答的能力。经过特定场景优化的功能模型能够更有效地处理文案生成、阅读理解、代码生成等任务。 专业大模型：针对
经过海量数据训练，盘古大模型在各种自然语言处理任务中展现出卓越的性能。无论是文本分类、情感分析、机器翻译，还是问答系统，模型都能以高准确率完成任务，为用户提供高质量的输出结果。 这种卓越的表现源于其先进的算法和深度学习架构。盘古大模型能够深入理解语言的内在逻辑与语义关系，因此在处理复杂语言任务时展现出更高的精
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）采用self-instruct等方式，泛化出更多的业务场景数据。 方法一：在大模型输入的Prompt中包含“人设赋予”、“任务描述”、“任务具体要求”和“输出格式要求
为什么微调后的模型，回答中会出现乱码 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 数据质量：请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据，可以通过规则进行清洗。
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