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滤。 与上述的toolProvide呼应,在向toolRetriever中添加工具时,可以添加任意的元数据,用于在tooProvider中把工具组装出来: // 构造工具元数据 Map<String, Object> toolMetaData = new HashMap<>();
注册华为账号并开通华为云 注册华为账号并开通华为云 在使用华为云服务之前,您需要先注册华为账号并开通华为云。通过此账号,您可以按需付费,灵活使用所有华为云提供的服务。 进入华为云官网,参考账号注册指导及界面提示信息,完成账号注册。 注册成功后即可自动登录华为云,您需要完成“实名认
目标任务依赖垂域背景知识:通用模型学习到的知识大部分都是来自互联网上的开源数据,如果目标任务本身属于某个领域(如金融、政务、法律、医疗、工业等),需要依赖很深的领域背景知识,那么通用模型可能无法满足这些要求,需要在该领域的数据集上进行微调,以增强模型的泛化能力。 回答的风格或格式有特殊要求
ry, 4, 105); // 问答 DocSkill docSkill = Skills.Document.newDocAskMapReduceSkill(LLMs.of(LLMs.PANGU)); System.out.println(docSkill.executeWithDocs(docs
例如,在图2中有10条评估用例,当前已经评估了8条,剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后,进入“评估报告”页面,可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中,“预期结果”即为变量值(问题)所预设的期望回答,“生成结果”即模型回复的结果。通过比较“预期结果”与“生成结果”的差异可以判断提示词效果。
105); // 摘要 DocSkill docSkill = Skills.Document.newDocSummarizeMapReduceSkill(LLMs.of(LLMs.PANGU)); System.out.println(docSkill.executeWithDocs(docs));
测试集质量:请检查测试集的目标任务和分布与实际场景是否一致,质量较差的测试集无法反映模型的真实结果。 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,则会加剧该现象。此外,若可预见实际场景会不断发生变化,建议您定期更新训练数据,对模型进行微调更新。 父主题: 典型训练问题和优化策略
y-0624")) 添加、查找、删除数据。 # 更新数据 chat_message.add_ai_message("i am ai.") chat_message.add_user_message("i am tester.") # 查找数据 contents = [msg.content
).build()); 添加、查找、删除数据。 //更新数据 chatMessage.addAIMessage("i am ai."); chatMessage.addUserMessage("i am tester."); // 查找数据 chatMessage.getMessages()
模型规格:不同规格的模型支持的长度不同,若目标任务本身需要生成的长度已经超过模型上限,建议您替换可支持更长长度的模型。 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常截断的数据,可以通过规则进行清洗。 父主题: 典型训练问题和优化策略
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。 训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而导致过拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “
合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本出现了大量重复数据,或者数据多样性很差,则会加剧该现象。 父主题: 典型训练问题和优化策略
参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当增大“训练轮次”的值,或根据实际情况调整“学习率”的值,帮助模型更好收敛。 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,则会加剧该现象。 父主题: 典型训练问题和优化策略