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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。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。
数据量足够,但质量较差,可以微调吗 对于微调而言,数据质量非常重要。一份数据量少但质量高的数据,对于模型效果的提升要远大于一份数据量多但质量低的数据。若微调数据的质量较差,那么可能会导致模型学习到一些错误或者不完整的信息,从而影响模型的准确性和可靠性。因此,不建议您直接使用低质量数据进行微调。
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
启用盘古大模型搜索增强能力 大模型在训练时使用的是静态的文本数据集,这些数据集通常是包含了截止到某一时间点的所有数据。因此,对于该时间点之后的信息,大模型可能无法提供。 通过将大模型与盘古搜索结合,可以有效解决数据的时效性问题。当用户提出问题时,模型先通过搜索引擎获取最新的信息,
数据量和质量均满足要求,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: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习
无监督的领域知识数据,量级无法支持增量预训练,如何让模型学习 一般来说,建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识,但预训练对数据量的要求较大,如果您的无监督文档量级过小,达不到预训练要求,您可以通过一些手段将其转换为有监督数据,再将转换后的领域知识与目标任务数据混合,使用微调的方式让模型学习。
什么是盘古大模型 盘古大模型致力于深耕行业,打造多领域的行业大模型和能力集。其核心能力依托于盘古大模型套件平台,该平台是华为云推出的集数据管理、模型训练和模型部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。
概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源,将先进的AI算法集成在预训练大模型中,打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 华为云盘古大模型,以下功能支持API调用。 表1 API清单 API 功能 NLP-文本补全 给定一个
配置知识库 大模型在进行训练时,使用的是通用的数据集,这些数据集没有包含特定行业的数据。通过知识库功能,用户可以将领域知识上传到知识库中,向大模型提问时,大模型将会结合知识库中的内容进行回答,解决特定领域问题回答不准的现象。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发
数据量和质量均满足要求,Loss也正常收敛,为什么微调后的效果不好 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: Prompt设置:请检查您使用的Prompt,对于同一个目标任务,建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT,才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格
与其他云服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储数据和模型,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署,帮助用户快速创建和部署模型。
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
云容器引擎-成长地图 | 华为云 盘古大模型 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。
大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑: 数据安全和隐私保护:大模型涉及大量训练数据,这些数据是重要资产。为确保数据安全,需在数据和模型训练的全生命周期内,包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节,提供防篡改、数据隐私保护、加
盘古大模型套件使用流程 盘古大模型套件平台是一款功能强大、集成度高的大模型开发与应用平台。该平台全面支持大模型的数据管理、清洗与配比,涵盖预训练与微调功能。此外,平台还提供了强大的模型部署、评估与调用功能,确保模型能够在生产环境中高效应用。平台支持提示词工程、AI助手及SDK开发
购买盘古大模型套件 在购买盘古大模型套件之前,您可以通过“能力调测”功能体验平台预置的模型,请参见体验盘古预置模型能力。 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
配置盘古访问授权 盘古大模型服务使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,为了能够正常的存储数据、训练模型,需要用户配置盘古访问OBS的权限。 使用主账号登录盘古大模型套件平台。 在左侧菜单选择“平台管理
产品优势 海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据,涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容,帮助模型更好地理解和生成自然语言文本,适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样,还为模型提供了深度和广度的语言学习基础,使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量
约束与限制 受技术等多种因素制约,盘古大模型服务存在一些约束限制。 每个模型请求的最大Token数有所差异,详细请参见模型的基础信息。 模型所支持的训练数据量、数据格式要求请参见《用户指南》“准备训练数据集 > 模型训练所需数据量与数据格式要求”。
应用场景 智能客服 在政企场景中,传统的智能客服系统常受限于语义泛化能力和意图理解能力,导致用户需求难以准确捕捉,频繁转接至人工客服。这不仅增加了企业的运营成本,也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数