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删除符合自定义正则表达式的数据。 自定义关键词过滤 剔除包含关键词的数据。 敏感词过滤 对文本中涉及黄色、暴力、政治等敏感数据进行自动检测和过滤。 文本长度过滤 按照设置的文本长度,保留长度范围内的数据进行。 冗余信息过滤 按照段落粒度,删除文本中的冗余信息,不改变数据条目。 例如图注表注和参考文献。 N-gram特征过滤
学习率太大时,损失曲线剧烈震荡,甚至出现梯度爆炸的问题,可以使用学习率衰减(Decay)策略,在训练过程中逐步减小学习率,避免后期学习率过大。建议动态调整学习率,使用自适应优化器,如Adam、AdamW、RMSprop等,这些优化器可以自动调整学习率。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用ModelArts
撰写提示词 撰写完成后,单击“确定”,平台会自动识别插入的变量。提示词中识别的变量将展示在变量定义区域。 变量名称可以进行修改,如添加备注信息以便更好理解变量的作用。 图3 变量定义 变量定义区域展示的是整个工程任务下定义的变量信息,候选提示词中关联的变量也会进行展示,候选提示词相关操作请参见设置候选提示词。
的结果,即回答中反复出现某一句话或某几句话。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: 推理参数设置:请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数的设置,适当增大其中一个参数的值,可以提升模型回答的多样性。 数据质量:请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据,可以通过规则进行清洗。
提示词的效果通常与训练数据的相似度密切相关。当提示词的内容与模型在训练过程中接触过的样本数据相似时,模型更容易理解提示词并生成相关的输出。这是因为模型通过学习大量的训练数据,逐渐建立起对特定模式、结构和语言的理解,因此,提示词中包含的关键词、句式和语境如果与训练数据中的模式接近,模型能够“回忆”并运用已学习的知识和指令。
低您使用SDK的难度,推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时, 右侧代码示例会自动完成参数的组装。 图2 设置输入参数 填写输入参数时,deploy
型”中进行选择。 高级设置 checkpoints:在模型训练过程中,用于保存模型权重和状态的机制。 关闭:关闭后不保存checkpoints,无法基于checkpoints执行续训操作。 自动:自动保存训练过程中的所有checkpoints。 自定义:根据设置保存指定数量的checkpoints。
的“提交全部标注数据”,让AI大模型自动标注剩余数据。 在完成数据标注后,如果无需进行标注审核,可直接在“数据标注 > 任务管理”页面单击“生成”,生成加工数据集。 生成的加工数据集可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。 审核标注后的视频类数据集 如果
的“提交全部标注数据”,让AI大模型自动标注剩余数据。 在完成数据标注后,如果无需进行标注审核,可直接在“数据标注 > 任务管理”页面单击“生成”,生成加工数据集。 生成的加工数据集可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。 审核标注后的图片类数据集 如果
数据保护技术 盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性,保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密(HTTPS) 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数
景),帮助模型理解并捕捉预期风格。 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。例如:
提示词开发”。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务右侧“撰写”。 图1 提示词工程 在“撰写”页面,选择左侧导航栏中的“候选”。在候选列表中,勾选需要进行横向比对的提示词,并单击“横向比较”。 图2 横向比较 进入到横向比较页面,下拉页面至“提示词效果比较”模块,比较
的模板。 尝试多种提示词模板:在实际应用中,可以尝试多种提示词模板,观察哪种模板能更好地引导模型生成符合预期的输出。若实际使用场景是可以通过提示词模板实现,建议实际使用的提示词模板与训练数据中的提示词模板保持一致。例如文本分类场景训练数据中的提示词模板为“以下句子属于哪个类别:x
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。 盘古大模型在ModelArts Studio大模型开发平台部署后,可以通过API调用推理接口。 表1 API清单
应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用场景说明:智能客服系统中,大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题,并返回标题内容,系统根据匹配标题调出该FAQ问答对,来解答客户疑问。 父主题: 提示词应用示例
初始化 模型训练任务正在进行初始化配置,准备开始训练。 排队中 模型训练任务正在排队,请稍等。 运行中 模型正在训练中,训练过程尚未结束。 停止中 模型训练正在停止中。 已停止 模型训练已被用户手动停止。 失败 模型训练过程中出现错误,需查看日志定位训练失败原因。 已完成 模型训练已完成。
例如,在文档问答任务中,任务本质不是生成,而是抽取任务,需要让模型“从文档中抽取出问题的答案,不能是主观的理解或解释,不能修改原文的任何符号、字词和格式”, 如果使用“请阅读上述文档,并生成以下问题答案”,“生成”一词不是很恰当,模型会引入一些外部知识。 例如,在构造泛化问题的任务中,需要基
模型调优方法介绍 在实际应用中,首次微调所得的模型往往无法取得最佳效果,为了让模型能更好地解决特定场景任务,通常需要根据微调所得模型的效果情况来进行几轮的模型微调优化迭代。 在大模型的微调效果调优过程中,训练数据优化、训练超参数优化、提示词优化以及推理参数优化是最重要的几个步骤。
初始化 模型训练任务正在进行初始化配置,准备开始训练。 排队中 模型训练任务正在排队,请稍等。 运行中 模型正在训练中,训练过程尚未结束。 停止中 模型训练正在停止中。 已停止 模型训练已被用户手动停止。 失败 模型训练过程中出现错误,需查看日志定位训练失败原因。 已完成 模型训练已完成。
成、数据标注、数据评估、数据配比、数据发布和管理等功能。 该工具链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。