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为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 当您将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,模型生成了复读机式的结果,即回答中反复出现某一句话或某几句话。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: 推理参数设置:请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或
为什么微调后的盘古大模型评估结果很好,但实际场景表现很差 当您在微调过程中,发现模型评估的结果很好,一旦将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,回答的结果却不理想。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: 测试集质量:请检查测试集的目标任务和分布与实际场
130 2024年11月发布的版本,支持4K序列长度推理,支持4个推理单元部署。 Pangu-NLP-BI-32K-20241130 2024年11月发布的版本,支持32K序列长度推理,支持8个推理单元部署。 在选择和使用盘古大模型时,了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模
布的模型,所有这些模型将存放于空间资产中进行统一管理。用户可查看预置模型的历史版本和操作记录,还可以执行模型的进一步操作,包括训练、压缩、部署等。此外,平台支持导出和导入盘古大模型的功能,使用户能够将其他局点的盘古大模型迁移到本局点,便于模型资源共享。 父主题: 管理盘古大模型空间资产
通用质量评估 针对文本进行通用质量的评估,例如流畅度、清晰度、丰富度等。 说明: 使用该清洗算子前,请确保有已部署的NLP大模型,具体步骤详见创建NLP大模型部署任务。 父主题: 数据集清洗算子介绍
数据、训练模型,依赖专家经验进行算法参数调优,最后才能上线应用。基于ModelArts Studio平台开发工作流,将数据标注、模型训练、部署上线等繁杂的流程固化为一个流水线的步骤。通过大模型的能力,即使只有少量样本,也可以达到良好的模型泛化性和鲁棒性,解决碎片化AI需求的问题。
最小值:1 最大值:不同模型支持的token长度,请参见《产品介绍》“模型能力与规格 > 盘古NLP大模型能力与规格”章节。 缺省值:默认部署时token长度最大值,请参见《产品介绍》“模型能力与规格 > 盘古NLP大模型能力与规格”章节。 说明: token是指模型处理和生成文