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补全和不同编程语言之间的改写转化。借助盘古大模型,程序员可以更加专注于创新和设计,而无需过多关注繁琐的编码工作。它不仅提升了代码的质量和稳定性,还缩短了开发周期,加速了产品的迭代和发布。 政务 通过CV大模型结合无代码/低代码AI开发工作流,面向城市政务场景的碎片化长尾需求,将传
通常在调用API的鉴权过程中,您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域(Region) 从地理位置和网络时延维度划分,同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region,通用Region
开发、应用开发三大工具链,帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。通过该平台,企业可根据需求选择合适的盘古NLP大模型、CV大模型、预测大模型、科学计算大模型、专业大模型等服务,便捷地构建自己的模型和应用。 数据工程工具链:数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成
不同环境中的高效应用。 Agent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。该工具链提供提示词设计和管理工具,优化大模型的输入提示,提升输出的准确性和相关性。通过可视化编排工具,应用开发工具链加速大模型应用的开发,满足复杂业务需求。
和语境理解上仍存在一定的不足,例如,处理复杂、专业的内容时。 为了解决这些问题,构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具(如机器翻译API、大型语言模型等),可以在保证翻译效率的同时,提升翻译质量,并根据实际场景和用户需求进行灵活调整。 本章将详细介绍如何利
量评估报告,这些报告能够帮助用户检验数据的准确性、完整性和一致性,确保数据在进行模型训练前的高质量标准,以保证模型在实际应用中的可靠性和稳定性。 数据配比:平台支持对文本、图片类数据进行数据配比。用户在勾选数据集时可以勾选多条,通过调整不同来源或类型数据的比例,以优化模型训练过程
使得权重值趋于较小,从而提高模型的泛化性能。 滑动平滑训练 一种训练策略,通过在模型预测的标签上添加少量噪声来避免过拟合,常用于提升模型在测试数据集上的泛化能力。 极大值抑制阈值 在预测多个边界框时,用于去除高度重叠的边界框。此阈值控制相似的边界框保留的条件。 类别无关极大值抑制开关
A:先生,您家的网络无法连接是吗 A:请问您尝试重新插拔网线吗? B:是的,我试了 B:还是不行 拼接后的微调数据格式示例: {"context": ["xxx号话务员为您服务! 先生您好,有什么可以帮助您的?", "你好,是这样的 我家里上不了网了 网连不上", "先生,您家的网络无法连接是吗
德的有害信息。 模型安全:通过模型动态混淆技术,使模型在运行过程中保持混淆状态,有效防止结构信息和权重信息在被窃取后暴露。 系统安全:通过网络隔离、身份认证和鉴权、Web安全等技术保护大模型系统安全,增强自身防护能力,以抵御外部安全攻击。 父主题: 大模型概念类问题
需要保障在图片中人眼能清晰辨别目标。 图片分辨率大于640x640 px,关于拍摄角度、距离、分辨率等画面拍摄条件,需要保证训练集图片和测试部署时的图片保持一致。 构建CV大模型数据集流程 在ModelArts Studio大模型开发平台中,使用数据工程构建盘古CV大模型数据集流程见表2。
在空间成员以及编辑所在空间成员角色的权限。 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。
创建好工作流后,可以调用该API,传入问题,执行工作流,得到工作流执行的结果。 工作流 Token计算器 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。 Token计算器 用户在部署服务
dataset obs file empty. 检查数据集文件是否还存在于原先的OBS桶中。 download obs file failed. 请检查网络是否正常,是否可以访问OBS桶中的数据。 数据评估 annotate type is invalid. 请检查上传的数据中,使用的数据标注
"target":"你好,请问有什么可以帮助你的?"},{"context":"请介绍一下华为云的产品。","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
0.05, 10)。 正则化参数 路径删除概率 用于定义路径删除机制中的删除概率。路径删除是一种正则化技术,它在训练过程中随机删除一部分的网络连接,以防止模型过拟合。这个值越大,删除的路径越多,模型的正则化效果越强,但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围:[0,1)。 特征删除概率
以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。用户可以通过提示词工程来提高大语言模型的安全性,还可以赋能大语言模型,如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型的能力。 提示词基本要素 您可以通过简单的提示词(Prompt)获得大量结果,但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。
可以选择“全局服务资源”,即服务部署时不区分区域,访问全局级服务,不需要切换区域,全局服务不支持基于区域项目授权。如对象存储服务(OBS)、内容分发网络(CDN)等。 选择完成后,单击“确定”。 图4 设置最小授权范围 单击“完成”,完成用户组授权。 图5 完成授权 创建盘古子用户 创建盘古子用户步骤如下:
为韩语,pt为葡萄牙语,ja为日语,th为泰语,tr为土耳其语,es为西班牙语,en为英语,vi为越南语,zh为中文。请注意:不要使用任何工具、不用理会问题的具体含义,并保证你的输出仅有json格式的结果数据,以保证返回结果可以被json.dumps直接解析。你的返回格式格式示例为:{\"text\":\"a\"
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为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码 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,模型生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。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: 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据,可以通过规则进行清洗。