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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(AK/SK)作为加密因子,结合请求体携带的特定信息计算而成。
通过在计算损失函数(用于优化模型的指标)时增加对重复输出的惩罚来实现的。如果模型生成了重复的文本,它的损失会增加,从而鼓励模型寻找更多样化的输出。
支持区域: 西南-贵阳一 开发盘古NLP大模型 开发盘古CV大模型 开发盘古预测大模型 开发盘古科学计算大模型 开发盘古专业大模型 应用开发工具链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块,支持提示词工程和智能Agent应用创建。
表2 NLP大模型自动评测指标说明-使用评测模板 评测指标(自动评测-使用评测模板) 指标说明 评测得分 每个数据集上的得分为模型在当前数据集上的通过率;评测能力项中若有多个数据集则按照数据量的大小计算通过率的加权平均数。 综合能力 综合能力是计算所有数据集通过率的加权平均数。
"target":"华为云提供包括但不限于计算、存储、网络等产品服务。"}] 单个文件大小不超过50GB,文件数量最多1000个。。 多轮问答(人设) jsonl jsonl格式:数组格式,至少由一组问答对构成。
N-gram特征过滤 用于判断文档重复度,根据特征N值计算文档内词语按N值组合后的重复此时,可通过以下两种算法比较结果是否大于特征阈值,大于特征阈值的文档删除。 top-gram过滤:计算重复最多的garm占总长度的比例,大于特征阈值则删除。
INT4:该压缩策略与INT8相比,可以进一步减少模型的存储空间和计算复杂度。 配置资源。选择计费模式并设置训练单元。 可选择开启订阅提醒。开启后,系统将在本次压缩任务状态变更时,向用户发送短信/邮件提醒。 填写基本信息,包括任务名称、压缩后模型名称与描述,单击“立即创建”。
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: 提示词写作进阶技巧
此插件为Agent提供了强大的计算、数据处理和分析功能,用户只需将其添加到应用中,即可扩展功能。 自定义插件:为了满足更个性化的需求,平台允许开发者创建自定义插件,支持将API通过配置方式快速创建为插件,并供Agent调用。这样,开发者可以根据特定需求为应用增加专属功能。
物体检测-N模型为中参数量模型,在保证计算效率的同时,具备较强的特征识别能力,提供高效的性能表现。 父主题: 训练CV大模型
通过压缩模型,能够有效减少推理过程中的显存占用,节省推理资源,同时提高计算速度。当前,平台支持对NLP大模型进行压缩。 模型部署:平台提供了一键式模型部署功能,用户可以轻松将训练好的模型部署到云端或本地环境中。平台支持多种部署模式,能够满足不同场景的需求。
这意味着在提示词中明确要求模型逐步分析问题的各个方面,帮助模型消耗更多的计算资源进行全面推理。这样,模型能够在多个推理步骤后得出更准确的结论,而不是直接跳到最终答案,减少了过度简化或跳跃推理的可能性。 分步推理与反馈:通过分步推理,模型能够在每个步骤后检查和修正自己的思考过程。
分布式训练时,任务被分配到多个工作节点上进行并行处理,每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点(如worker-0表示第一个工作节点)进行筛选查看。 图2 获取训练日志 父主题: 训练NLP大模型
运动幅度评分 通过计算每个像素在每一帧中的移动范围进行评分,识别运动幅度过快(如>100光流)或过慢(如≤2光流)的视频,数值越大表示运动过快。 质量基础评分 对视频的基础质量(清晰度、亮度、模糊、画面抖动重影、低光过曝、花屏等)进行评分。
分布式训练时,任务被分配到多个工作节点上进行并行处理,每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点(如worker-0表示第一个工作节点)进行筛选查看。 图1 获取训练日志 父主题: 训练预测大模型
模型开发工程师 可以执行模型开发工具链模块的所有操作,但是不能创建或者删除计算资源,也不能修改所在空间本身。 应用开发工程师 应用开发工程师具备执行应用开发工具链模块所有操作的权限,其余角色不具备。 标注管理员 拥有数据工程数据标注-标注管理模块的所有权限,其余角色不具备。
分布式训练时,任务被分配到多个工作节点上进行并行处理,每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点(如worker-0表示第一个工作节点)进行筛选查看。 图2 获取训练日志 父主题: 训练CV大模型
计算公式为:最小学习率=学习率*学习率衰减比率。 参数的选择没有标准答案,您需要根据任务的实际情况进行调整,以上建议值仅供参考。 父主题: 大模型微调训练类问题
该阈值用于计算IoU(交并比),影响模型的精确度。 热身轮次 表示在模型训练初期,逐步增加学习率到预设值的训练轮次,用于帮助模型在训练初期稳定收敛,避免大幅度的参数更新导致不稳定的学习过程。 热身阶段学习率 热身轮次中使用的初始学习率。 优化器 优化器参数用于更新模型的权重。
农业 科学计算大模型包括全球中期天气要素模型和降水模型,可以对未来一段时间的天气和降水进行预测,全球中期天气要素模型和降水模型能够在全球范围内进行预测,不仅仅局限于某个地区。它的分辨率相当于赤道附近每个点约25公里x25公里的空间。