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单击进入“训练结果”页签,单击“发布”。 图1 训练结果页面 填写资产名称、描述,选择对应的可见性,单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为模型资产同步显示在“空间资产 > 模型”列表中。 父主题: 训练CV大模型
单击进入“训练结果”页签,单击“发布”。 图1 训练结果页面 填写资产名称、描述,选择对应的可见性,单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为模型资产同步显示在“空间资产 > 模型”列表中。 父主题: 训练预测大模型
如何分析大模型输出错误回答的根因 大模型的输出过程通常是一个黑盒,涉及数以亿计甚至千亿计的参数计算,虽然这些参数共同作用生成输出,但具体的决策机制并不透明。 可以通过在提示词中引导模型输出思考过程,或者在模型输出后追问模型,帮助我们分析错误的根因。例如: “我注意到你犯了xxx的错误,请解释得出该结论的原因。”
果越强,但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围:[0,1)。 特征删除概率 用于定义特征删除机制中的删除概率。特征删除(也称为特征丢弃)是另一种正则化技术,它在训练过程中随机删除一部分的输入特征,以防止模型过拟合。这个值越大,删除的特征越多,模型的正则化效果越强,但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围:[0
科学计算大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时,数据集列表为空 创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集,并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid
基于NL2JSON助力金融精细化运营 场景介绍 在金融场景中,客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营,但手工定制开发往往耗费大量人力。因此,希望借助大模型消除语义歧义性,识别用户查询意图,并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输
若选择使用加工模板,将删除当前已编排的清洗步骤。 图2 选择加工模板 清洗步骤编排完成后,单击右下角“启动清洗”,将启动清洗任务。 当数据清洗任务运行成功后,状态将从“运行中”变为“运行成功”,表示数据已经完成清洗。 在完成数据清洗后,如果无需使用数据标注功能,可直接在“数据清洗”页面单击操作列“生成”,生成加工数据集。
方案设计 虽然传统人工翻译可以提供高质量的结果,但其效率较低且成本高昂。相对而言,机器翻译虽然在速度和成本上具备优势,但在准确性和语境理解上仍存在一定的不足,例如,处理复杂、专业的内容时。 为了解决这些问题,构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具(如机器翻
若选择使用加工模板,将删除当前已编排的清洗步骤。 图2 选择加工模板 清洗步骤编排完成后,单击右下角“启动清洗”,将启动清洗任务。 当数据清洗任务运行成功后,状态将从“运行中”变为“运行成功”,表示数据已经完成清洗。 在完成数据清洗后,在“数据清洗”页面单击操作列“生成”,生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程
无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习 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。
为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中,或虽未出现但和训练样本差异很小的问题,回答完全错误。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: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的
NLP大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时,数据集列表为空。 创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集,并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid
预测大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时,数据集列表为空。 创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集,并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid
CV大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时,数据集列表为空。 创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集,并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid
若选择使用加工模板,将删除当前已编排的清洗步骤。 图2 选择加工模板 清洗步骤编排完成后,单击右下角“启动清洗”,将启动清洗任务。 当数据清洗任务运行成功后,状态将从“运行中”变为“运行成功”,表示数据已经完成清洗。 在完成数据清洗后,如果无需使用数据合成与数据标注功能,可直接在“数据清洗”页面单击操作列“生成”,生成加工数据集。
若选择使用加工模板,将删除当前已编排的清洗步骤。 图2 选择加工模板 清洗步骤编排完成后,单击右下角“启动清洗”,将启动清洗任务。 当数据清洗任务运行成功后,状态将从“运行中”变为“运行成功”,表示数据已经完成清洗。 在完成数据清洗后,如果无需使用数据标注功能,可直接在“数据清洗”页面单击操作列“生成”,生成加工数据集。
者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点,实现复杂业务流程的编排,从而快速构建应用。 工作流方式主要面向目标任务包含多个复杂步骤、对输出结果成功率和准确率有严格要求的复杂业务场景。 父主题: 编排与调用工作流
观察到模型前后两次回复内容的多样性降低。 图4 “核采样”参数为0.1的生成结果1 图5 “核采样”参数为0.1的生成结果2 预置模型部署成功后,可以通过“文本对话”API调用NLP大模型,调用步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 获取调用路径。单击左侧“模型开发
调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性,反之,降低温度会使输出内容更加遵循指令要求但减少多样性,取值范围为0到1之间。 调高温度,会使得模型的输出更多样性和创新性。 降低温度,会使输出内容更加遵循指令要求但减少多样性。 在基于事实的问答场景,可以使用较低的回复随机性数值,以获得更真实
选择导入文件后,选择解析内容。 平台将自动解析jsonl文件。如果解析的文件在平台中已存在,勾选该文件将自动覆盖平台现有文件。 单击“导入”,导入成功的插件将在“工作台 > 插件”页面中展示。 父主题: 创建与管理插件