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语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析,盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式,无论是在词汇使用、语法结构,还是语义理解上,都能达到令人满意的精度。此外,模型具备自我学习和不断进化的能力,随着新数据的持续输入,其性能和适应性不断提升,确保在多变的语言环境中始终保持领先地位。
下游任务的基础模型。学术界和工业界的实践证明,随着模型参数规模的增加,自然语言处理下游任务的效果显著提升,这得益于海量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理大模型的预训练模型,可以根据业务需求开发出诸如营销文案生成、阅读理解、智能对话和代码生成等应用功能。 父主题:
专业大模型:针对特定场景优化的大模型。例如,与非专业大模型相比,BI专业大模型更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。 模型推理资产即部署模型所需的cpu、gpu资源(专属资源池)。如果不订购推理资产,可以使用订购的盘古模型进行训练,但无法部署训练后的模型。 登录盘古大模型套件平台。 在服务“总览”
训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调(LoRA)是一种优化技术,用于在深度学习模型的微调过程中,只对模型的一部分参数进行更新,而不是对所有参数进行更新。这种方法可以显著减少微调所需的计算资源和时间,同时保持或接近模型的最佳性能。
可以回答的问题,模型的最终回答不符合预期。 解决方案:首先进行问题定位,确定是未检索到相关文档,还是检索到相关内容但模型理解错误。如果未检索到相关文档,则需从入库内容优化、提高检索精度、过滤无关内容等方面进行检索优化。如果检索内容正确,但模型回复不符合预期,则应考虑优化微调数据并重新训练模型。
required。是否为可选参数。 注意:字段的命名需要以小写字母开头,否则在转换成标准的Json schema时会出现问题,导致模型精度受到影响。 上例中的InputParam为一个复杂的入参,如果工具的入参为基本类型,则不需要再额外定一个结构体,例如: import com
能够在生产环境中高效应用。平台支持提示词工程、AI助手及SDK开发,满足多样化业务需求,助力企业在大模型领域取得卓越成果。无论是开发、训练还是部署,盘古大模型套件平台均为用户提供一站式解决方案。 通过使用盘古大模型套件平台,您将体验从数据准备到模型应用的全流程一站式服务,将模型高
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}]},\"orders\":[{\"caption\":\"名称,caption和formula二选一\",\"order\":\"升序还是降序,枚举值:DESC, ASC\"}],\"limit\":1000}。\n2.relation_operator的取值要限定在:[\"EQUAL-TO\"
B:你好,是这样的 B:我家里上不了网了 B:网连不上 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
应用场景 智能客服 在政企场景中,传统的智能客服系统常受限于语义泛化能力和意图理解能力,导致用户需求难以准确捕捉,频繁转接至人工客服。这不仅增加了企业的运营成本,也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数
0之间,值越高说明模型生成和实际答案匹配度越高。 可以作为模型能力的参考指标,当两个模型进行比较时,BLEU指标越大的模型效果一般更好。但是模型的能力还是需要通过人工评测来评判,BLEU指标只能作为参考。 指标的缺陷 BLEU指标只考虑n-gram词的重叠度,不考虑句子的结构和语义。 模型优化建议
ConversationMessage(role=Role.ASSISTANT, content="请问您的会议预计何时结束?另外,您是需要预订线上会议还是实体会议室?"), ConversationMessage(role=Role.USER, content="4点结束,线上会议")]
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它从青藏高原出发,一直流到了上海,最后流入大海哦。长江好长好长,它是我们中国第一大河,也是世界上第三长的河流呢!长江不仅仅是一条河流,它还是很多鱼类的家园。在长江里,有一种鱼类是我们中国的特有物种,叫做中华鲟。中华鲟是一种非常古老的鱼类,它们可以活很久很久,甚至可以活到一百岁呢