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刚创建的数据集在未发布状态下,无法应用于模型训练,数据集创建、清洗完成后需要执行“发布”操作才可以将该数据集用于后续的任务中。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”,在“我的数据集”页签找到未发布的数据集,单击操作列“版本发布”执行发布数据集操作。 对不再使用的数据集可以单击“版本收回”撤销当前版本。
在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。 文本补全:给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。例如让模型依据要求写邮件、做摘要总结、生成观点见解等。 多轮对话:基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。
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。 通过对海量数据
/某个段落:xxx。请根据以上的句子/段落,扩写成一段不少于xx个字的文本。”,再将回答设置为符合要求的段落。 填空:从段落随机掩盖一个或多个词语、句子、段落,再将段落完形填空。 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“以下的文章中有一些词语/句子/段落缺失
训练后的模型需要“在线部署”且状态为“运行中”时,才可以使用本章节提供的方法进行调测。 文本补全:给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。例如,让模型依据要求写邮件、做摘要总结、生成观点见解等。 多轮对话:基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。
部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统、执行系统: 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。 任务执行:能通过工具
部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统和执行系统。 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。 任务执行:能通过工具
搭建数据清洗流程 将算子拖拽至“输入”、“输出”之间,即可完成清洗流程的搭建,搭建过程中可以通过“执行节点”功能查看算子对数据的清洗效果。算子功能的详细介绍请参见清洗算子功能介绍。 图3 执行节点 用户配置算子后推荐增加、显示备注信息,用于团队其他成员快速了解算子编排。 图4 增加并显示备注信息
Agent用于工具调用场景,与普通的LLM流式输出相比,区分了文本流与工具流。文本流将输出模型的思考过程和最终结果;工具流将输出工具的调用过程,而工具的调用的执行结果是通过监听获取的。 通过如下接口为Agent添加流式输出的回调: from pangukitsappdev.callback.StreamCallbackHandler
直接影响LLM对工具使用的判断,尽量描述清楚。如果Agent实际执行效果不符合预期,可以调整。 inputDesc。工具的入参描述,为重要参数。该描述直接影响LLM对入参的提取,尽量描述清楚。如果Agent实际执行效果不符合预期,可以调整。 outputDesc。工具的出参描述,当前对Agent的表现无重要影响。
图1 NLP大模型训练方式与流程 除基模型、功能模型这两种模型划分途径外,NLP大模型还提供了多种系列的模型,不同系列模型在能力上有所差异,可执行的训练操作也有所不同。 表1 不同系列模型对训练的支撑情况 训练任务 N1 N2 N4 预训练 × × √ 微调 √ √ √ 不同系列的模
参数填选完成后,单击“立即创建”。 数据配比功能介绍 用户针对业务场景,可以通过数据配比功能,自由组合多个数据集,并控制数据占比。 数据集来源:用户自己创建并且已经发布的数据集。 数据集组合:选择多个数据集,并且可以指定数据之间的配比和条数,最大支持20个。 配比的作用:支持用户灵活调整数据集的比例。
型在不同情境下的表现,从而得到模型的优化方向。 在“数据工程 > 数据管理”中创建“评测”类型的数据集作为评估数据集,数据集创建完成后需要执行发布操作。 数据量建议3-1000条。当前数据集数据保存与上传的文件类型有以下两种,大小均不可超过1024MB。 文件类型为JSONL:每
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 给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 NLP-多轮对话 基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。
"index": 0, "text": "故事标题:《穿越宋朝的奇妙之旅》在一个阴雨绵绵的夜晚,一个名叫李晓的年轻人正在阅读一本关于宋朝的历史书籍。突然,他感到一阵眩晕,当他再次睁开眼睛时,他发现自己身处一个完全陌生的地方。李晓发现自己穿越到了宋朝。他身处一
集进行评估。通过查看测试集样本的PPL、BLEU和ROUGE等指标,进行横向(相同训练数据+不同规格的通用模型)或纵向(不同训练数据训练的多个模型版本)对比来判断训练过程是否出现了问题。 人工评测:您可以采用人工评测的方式,参照目标任务构造评测集,通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。
206 Partial Content 服务器成功处理了部分GET请求。 300 Multiple Choices 多种选择。请求的资源可包括多个位置,相应可返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端(例如:浏览器)选择。 301 Moved Permanently 永久移动,请求的资
通用文本(文本补全)(/text/completions) Java、Python、Go、.NET、NodeJs 给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全,还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 开发环境要求 华为云盘古大模型推理SDK要求:
String 工具的描述,尽可能的准确简短描述工具的用途。 说明: 该描述直接影响大模型对工具使用的判断,请尽量描述清楚。如果AI助手实际执行时,无法根据用户问题匹配到工具,或者匹配效果不理想,可以修改此描述。 input_schema 是 Json Schema 工具输入参数。
另外,相比直接输出答案,分步解决也容许大模型有更多的“思考时间”,用更多的计算资源解决该问题。 自洽性 同一问题使用大模型回答多次,生成多个推理路径及答案,选择一致性最高的结果作为最终答案。 父主题: 进阶技巧