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的第一个句子:xxx/第一段落:xxx。请根据以上的句子/段落,续写为一段不少于xx个字的文本。”,再将回答设置为符合要求的段落。 扩写:根据段落的其中一句或者一段续写成完整的段落。 若您的无监督文档没有任何结构化信息,可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的某个句子:xxx/
BLEU-1:机器翻译、⽂本摘要等生成类任务常用的评价指标。用于评估模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度,数值越高,表明模型性能越好。 BLEU-2:机器翻译、⽂本摘要等生成类任务常用的评价指标。用于评估模型生成句子与实际句子在中词组层面的匹配度,数值越高,表明模型性能越好。 BLEU-4
规则打分指标 指标名称 说明 BLEU-1 模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度,数值越高,表明模型性能越好。 BLEU-2 模型生成句子与实际句子在中词组层面的匹配度,数值越高,表明模型性能越好。 BLEU-4 模型生成结果和实际句子的加权平均精确率,数值越高,表明模型性能越好。
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:
75个英文单词,1token≈1.5汉字。 自监督学习 自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据,因为监督信号直接从数据本身派生。
盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑: 数据安全和隐私保护:大模型涉及大量训练数据,这些数据是重要资产。为确保数据安全,需在数据和模型训练的全生命周期内,包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节,提供防篡改、数据隐私保护、加密、审计和数据主权保护等机制。在训练和推理过程中,通过数据脱敏、隐私
训练数据集是用于模型训练的实际数据集。通常,通过创建一个新的数据集步骤,可以生成包含某个特定场景数据的数据集。例如,这个数据集可能只包含用于训练摘要提取功能的数据。然而,在实际模型训练中,通常需要结合多种任务类型的数据,而不仅限于单一场景的数据。因此,实际的训练会混合不同类型的数据。例如,
与前文要求中的key名字保持一致,否则模型会不理解是同一个key。 恰当的表述 可以尝试从英语的逻辑去设计提示词。 最好是主谓宾结构完整的句子,少用缩写和特殊句式。 应使用常见的词汇和语言表达方式,避免使用生僻单词和复杂的句式,防止机器理解偏差。 多用肯定句,少用否定句,比如“你不能A
是文本分类、情感分析、机器翻译,还是问答系统,模型都能以高准确率完成任务,为用户提供高质量的输出结果。 这种卓越的表现源于其先进的算法和深度学习架构。盘古大模型能够深入理解语言的内在逻辑与语义关系,因此在处理复杂语言任务时展现出更高的精准度和效率。这不仅提高了任务的成功率,也大幅
根据标注的书签或目录分段,一般适合有层级标签的word文档。 2 - 根据内容里的章节条分段,适合制度类文档。 3 - 根据长度分段,默认按照500字拆分,会尽量保留完整句子。 from pangukitsappdev.api.doc_split.factory import DocSplits from pangukitsappdev
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 ,为重要参数,该描述直接影响LLM对入参的提取,尽量描述清楚。如果Agent实际执行效果不符合预期,可以调整。 output_desc。工具的出参描述,当前对Agent的表现无重要影响。
根据标注的书签或目录分段,一般适合有层级标签的word文档。 2 - 根据内容里的章节条分段,适合制度类文档。 3 - 根据长度分段,默认按照500字拆分,会尽量保留完整句子。 文档解析 import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.huaweicloud
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,为重要参数。该描述直接影响LLM对入参的提取,尽量描述清楚。如果Agent实际执行效果不符合预期,可以调整。 outputDesc。工具的出参描述,当前对Agent的表现无重要影响。
或示例等。您可以通过这些元素来更好地指导模型,并因此获得更好的结果。提示词主要包含以下要素: 指令:想要模型执行的特定任务或指令。如总结、提取、生成等。 上下文:包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应。 输入数据:用户输入的内容或问题。 输出指示:指定输出的类型或格式。
时能够利用到历史问答信息。该模块具备检索问答能力,针对输入的query和此query调用检索模块所得的检索文档,进行开卷问答(阅读理解),提取检索文档中的有效信息,完成问题的回答。 除了上述提到的四个模块以外,还需要一个编排流程的pipeline,将这些模块提供的API接口进行编
数据量和质量均满足要求,为什么微调后的效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的,建议您排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习
CoT思维链 对于复杂推理问题(如数学问题或逻辑推理),通过给大模型示例或鼓励大模型解释推理过程,可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例,让模型先学习后回答,在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例,新样例必须多样化、不能重复等
训练数据集创建流程 数据是大模型训练的基础,提供了模型学习所需的知识和信息。大模型通过对大量数据的学习,能够理解并抽象出其中的复杂模式,从而进行精准的预测和决策。在训练过程中,数据的质量和多样性至关重要。高质量的数据能够提升模型对任务的理解,而多样化的数据则帮助模型更好地应对各种
概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源,将先进的AI算法集成在预训练大模型中,打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 华为云盘古大模型,以下功能支持API调用。 表1 API清单 API 功能 NLP-文本补全 给定一个
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