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盘古大模型提供了便捷的“能力调测”功能,用户可以体验平台预置的多种模型功能,如文本对话功能。 只需在输入框中输入问题,模型便会自动返回对应的答案内容。平台还允许用户实时调整参数,以便更好地满足您的需求。 支持区域: 西南-贵阳一 使用能力调测与盘古NLP大模型进行对话问答 应用百宝箱 应用百宝箱
在撰写提示词区域单击“设为候选”按钮,将当前撰写的提示词设置为候选提示词。 图2 设为候选 每个工程任务下候选提示词上限9个,达到上限9个时需要删除其他候选提示词才能继续添加。 父主题: 横向比较提示词效果
perature越低,适合完成确定性的任务。temperature越高,如0.9,适合完成创造性的任务。 temperature参数可以影响语言模型输出的质量和多样性,但也不是唯一的因素。还有其他一些参数,如top_p参数也可以用来调整语言模型的行为和偏好,但不建议同时更改这两个参数。
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数据保护技术说明:https://support
systemPrompt(customSystemPrompt).build()) .build(); 优化工具描述 工具依赖的信息,可以通过其他工具获取时,增加关联关系提示: @AgentTool(toolId = "query_reimbursement_limit", toolDesc
该签名值以请求者的访问密钥(AK/SK)作为加密因子,结合请求体携带的特定信息计算而成。通过访问密钥(AK/SK)认证方式进行认证鉴权,即使用Access Key ID(AK)/Secret Access Key(SK)加密的方法来验证某个请求发送者身份。 父主题: 安全
评估资源:依据选择的模型数据自动给出所需的评估资源。 打分模式:当前版本打分模式仅支持基于规则,用户不可选,且暂无人工打分。基于规则打分:使用预置的相似度或准确率打分规则对比模型生成结果与真实标注的差异,从而计算模型指标。 评估数据: 选择已创建并发布的评估数据集。 基本信息: 输入任务的名称和描述。
的内容片段,可以有效降低首token的审核时延,同时确保用户看到的内容是经过严格审核的。 图3 大模型内容审核 购买内容审核套餐包时,如果使用“文本补全”和“多轮对话”功能,需要选择“文本内容审核”套餐。 父主题: 准备工作
消耗模式”,减少推理资源的消耗。 图2 创建压缩任务 输入任务名称和描述,单击“立即创建”,即可下发压缩模型任务。模型压缩任务完成后,可以使用压缩后的模型进行部署操作。
创建AI助手参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 基本信息 助手名称 设置AI助手的名称。 描述 填写AI助手的描述,如填写功能介绍。 指令 通过指令可以设定A助手的行为和响应。如设置AI助手可以扮演的角色、指定可以访问的工具、设置结果的输出风格等。 模型配置 嵌入模型 用于对AI助手进行任务规划、工具选择和生成回复。
ent中唯一。 description。工具的描述,建议为中文,尽可能的简短描述工具。 principle。何时使用该工具,为重要参数,该描述直接影响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。 input_desc。工具的入参描述 ,为
environ["SDK_CONFIG_PATH"] = "./llm.properties" 完整配置项如下: 配置项中的密码等字段建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全,详见配置文件敏感信息加密配置。 ################################ GENERIC CONFIG
LLMParamConfig from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs # 设置SDK使用的配置文件 os.environ["SDK_CONFIG_PATH"] = "./llm.properties" # 初始化LLMs llm_api
toolDesc。工具的描述,为重要参数,尽可能的准确简短描述工具的用途。 toolPrinciple。表示何时使用该工具,为重要参数。该描述直接影响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
前往OBS 在OBS控制台页面,单击界面右上角“创建桶”。 图4 OBS页面 创建OBS桶时,桶区域需要与盘古大模型区域保持一致。其余配置参数可以使用默认值,详细OBS桶参数说明请参见OBS用户指南。 图5 创建OBS桶 参数填选完成后,单击“立即创建”。创建好的OBS桶将显示在桶列表中。
DocSummaryMapReduceSkill from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs # 设置SDK使用的配置文件 os.environ["SDK_CONFIG_PATH"] = "./llm.properties" # 初始化文档问答Skill
ConfigLoadUtil.setBaseName("application"); 完整配置项如下: 配置项中的密码等字段建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全,详见配置文件敏感信息加密配置。 ################################ GENERIC CONFIG
模型准确率指标介绍 模型准确率:正确预测(标注与预测完全匹配)的样本数与总样本数的比例。模型准确率越高,表明模型性能越好。 指标看板介绍 指标看板使用BLEU指标评价模型,其核心思想是计算准确率。例如,给定一个标准译文(reference)和一个算法生成的句子(candidate),BL
'relation_operator': 'EQUAL-TO'}]}}"} 数据量级要求:本场景使用了30000条数据进行微调。 类似场景需要的微调数据量视具体情况而定,从经验上来说,若实际场景相对简单和通用,使用几千条数据即可;若场景复杂或专业,则需要上万条数据。 数据质量要求: 保证数据的分布和目标需要与实际场景匹配。
购买一只给宝贝一个最温暖的拥抱吧!"} 数据量级要求:本场景使用了5000条数据进行微调。 说明:类似场景需要的微调数据量视具体情况而定。从经验上来说,如果实际场景相对单一,比如只需要构建短视频口播文案生成的场景,则使用5000条数据即可;如果场景中涵盖多个细分场景,比如短视频口