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数据是大模型训练的基础,为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分,具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 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
来了巨大的挑战。盘古NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手,显著提升了研发效率。 盘古大模型能够根据用户给定的题目,快速生成高质量的代码,支持Java、Python、Go等多种编程语言。它不仅能够提供完整的代码实现,还能够根据用户的需求,进行代码补全和不同编程语言之间的改写转化
根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、案例库和FAQ库等,可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新,
模型选择 选择已部署的模型。 核采样 模型在输出时会从概率最高的词汇开始选择,直到这些词汇的总概率累积达到核采样值,核采样值可以限制模型选择这些高概率的词汇,从而控制输出内容的多样性。建议不要与温度同时调整。 温度 用于控制生成结果的随机性。调高温度,会使得模型的输出更具多样性和创
欠费说明 在使用云服务时,如果账户的可用额度低于待结算账单金额,即被判定为账户欠费。欠费可能会影响云服务资源的正常运行,因此需要及时充值。预付费模式购买后不涉及欠费。 服务按时长计费的,当余额不足以支付当前费用时,账户将被判定为欠费。由于盘古NLP大模型不涉及物理实体资源,因此无
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服务对用户的数据进行存储和保护。请参考OBS数据保
用任务的基础能力,但还没有针对特定的业务场景进行优化。预训练后的模型主要用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练,使模型理解人类语言的基本结构。 微调 关注专业性:微调是对预训练模型的参数进行调整,使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核心在于
Agent开发平台是基于NLP大模型,致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验,都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建AI应用,加速领域和行业AI应用的落地。 针对“零码”开发者(无代码开发经验),
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,为了能够顺利进行存储数据、训练模型等操作,需要用户配置访问OBS服务的权限。 配置OBS访问授权步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台首页。 配置OBS访问授权。
问题二:文本翻译失败,如图2,工作流不输出翻译后的内容,始终处于提问状态。 图2 文本翻译失效 可能原因:如图3,提问器节点的Prompt指令配置有误,指令中的参数与节点配置的输出参数不对应。 图3 提问器节点配置错误示例 解决方法:按照图4,正确配置提问器节点的指令,配置正确后的试运行效果如图5。 图4
用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务,有以下两种调用方式: Token认证:通过Token认证调用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。经过认证的请求总是需要包含一个签名值,该签名值以请求者的访问密钥
描述 data String stream=true时,执行工作流的消息以流式形式返回。生成的内容以增量的方式逐步发送回来,每个data字段均包含一部分生成的内容,直到所有data返回,响应结束。 表6 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 event String 数据单元类型,有以下几种类型:
盖全生命周期的大模型工具链。 ModelArts Studio大模型开发平台为开发者提供了一种简单、高效的开发和部署大模型的方式。平台提供了包括数据处理、模型训练、模型部署、Agent开发等功能,以帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。企业可以根据自己的需求选取合适的大模型相关服务和产品,方便地构建自己的模型和应用。
型训练到模型调用的各个环节。平台支持全流程的模型生命周期管理,确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行,为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练:在模型开发的第一步,ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了丰富的训练工具与灵活的配置选项。用户可以
高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基,它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据,才能提取出有价值的信息,从而更好地支持模型训练。因此,数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节,成为数据开发中不可或缺的重要步骤。 数据工程操作流程见图1、表1。
了解每种计费项的详细信息,请参考计费项。 续费 包周期资源到期后,如果您想继续使用服务,需要在保留期内进行手动续费,否则不能再对已过保留期的服务进行续费操作,需重新购买对应的服务。了解更多关于续费的信息,请参见续费。 欠费 在使用云服务时,账户的可用额度小于待结算的账单,即被判定
停止计费 包周期服务到期后,保留期时长将根据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 按需计费模式下,若账户欠费,保留期时长同样依据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 如果保留期结束后仍未续订或充值,数据将被删除且无法恢复。
在Agent开发平台上,用户可以构建两种类型的应用: 知识型Agent:以大模型为任务执行核心,适用于文本生成和文本检索任务,如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息,使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点:零代码开发,对话过程智能化。 缺点:大模型在面对复杂的、长链条的流程时可能
ERA5是由欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的全球气候的第五代大气再分析数据集,它覆盖从1940年1月至今的时间段,提供每小时的大气、陆地和海洋气候变量的估计值。 ERA5数据下载官方指导:https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/
生成的内容结尾必须要引导观众购买; 6.生成的内容必须紧扣产品本身,突出产品的特点,不能出现不相关的内容; 7.生成的内容必须完整,必须涵盖产品介绍中的每个关键点,不能丢失任何有价值的细节; 8.生成的内容必须符合客观事实,不能存在事实性错误; 9.生成的内容必须语言通顺; 10.生成的内容中不能出现“带货口播”等这一类字样;