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根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、案例库和FAQ库等,可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新,大模型的应答可以无缝实时更新。(搜索+大模型解决方案) 父主题: 大模型概念类问题
若您的无监督文档没有任何结构化信息,可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的第一个句子:xxx/第一段落:xxx。请根据以上的句子/段落,续写为一段不少于xx个字的文本。”,再将回答设置为符合要求的段落。 扩写:根据段落的其中一句或者一段续写成完整的段落。
登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 单击左侧导航栏的“空间管理”,在“空间设置”页签可执行如下操作: 修改当前空间名称与描述。 可查看当前空间的创建时间。 单击右上角“删除”,可删除当前空间。
温度越高,输出的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。
以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。
模型规格:理论上模型的参数规模越大,模型能学到的知识就越多,能学会的知识就更难,若目标任务本身难度较大,建议您替换参数规模更大的模型。 父主题: 大模型微调训练类问题
获取完整的创建推理作业API后,在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 是 String 推理作业的ID。
PATCH:请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时候,PATCH可能会去创建一个新的资源。
在这种情况下,通过调整提示词来引导模型的生成风格和细节,通常可以达到较好的效果。 业务逻辑的复杂性 判断任务场景的业务逻辑是否符合通用逻辑。如果场景中的业务逻辑较为简单、通用且易于理解,那么调整提示词是一个可行的方案。
创建提示词评估数据集 批量评估提示词效果前,需要先上传提示词变量数据文件用于创建对应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符,用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中,变量名称可以是任意的文字,用于描述变量的含义或作用。
CV大模型选择建议 选择合适的CV大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景,选择合适的模型,从而提高模型的整体效果,详见表1。
预览提示词效果 提示词撰写完成后,可以通过输入具体的变量值,组成完整的提示词,查看不同提示词在模型中的使用效果。 在撰写提示词页面,找到页面右侧变量输入区域,在输入框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。
预测大模型选择建议 选择合适的预测大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景,选择合适的模型,从而提高模型的整体效果,详见表1。
无论您是新手还是有经验的开发者,都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能,快速实现智能体应用的开发与落地,加速行业AI应用的创新与应用。
可以在提示词中,明确描述回复风格的要求。例如,若希望模型回答更精炼,可以提示: 你的回复“需要简洁精炼”、“仅包括最重要的信息”或“专注于主要结论”。 若希望模型输出遵循特定格式,可以在提示词中明确格式要求,或使用占位符和模板结构,让模型填充内容。
通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力,对原始数据进行优化,确保其质量和一致性。同时,数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力,为大模型训练提供高质量的数据支撑。
数据合成:数据合成利用预置或自定义的数据指令对原始数据集进行处理,并根据设定的轮数生成新的数据。 数据标注:数据标注旨在为无标签的数据集添加准确的标签,标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度。针对不同数据集平台支持人工标注与AI预标注两种形式。
具体而言,数据发布具备以下几个重要意义: 确保数据质量和适配性 数据发布功能通过数据评估和配比,确保发布的数据集满足大模型训练的高标准。这不仅包括数据规模的要求,还涵盖了数据质量、平衡性和代表性的保证,避免数据不均衡或不具备足够多样性的情况,进而提高模型的准确性和鲁棒性。
获取提示词模板 平台提供了多种任务场景的提示词模板,可以帮助用户更好地利用大模型的能力,引导模型生成更准确、更有针对性的输出,从而提高模型在特定任务上的性能。 在创建提示词工程前,可以先使用预置的提示词模板,或基于提示词模板进行改造 。
流通图片类数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”的过程,用于后续模型训练等操作。 单个图片类数据集支持发布的格式为: 默认格式:平台默认的格式。 盘古格式:训练盘古大模型时,需要将数据集格式发布为“盘古格式”。