检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码
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过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本出现了大量重复数据,或者数据多样性很差,则会加剧该现象。
在提示词撰写区域输入提示词文本,可以插入若干个变量,变量需要使用占位符{{ }}标识。 图2 撰写提示词 撰写完成后,单击“确定”,平台会自动识别插入的变量。提示词中识别的变量将展示在变量定义区域。 变量名称可以进行修改,如添加备注信息以便更好理解变量的作用。 图3 变量定义 变量定义区域展示的
场景中的业务逻辑较为简单、通用且易于理解,那么调整提示词是一个可行的方案。 例如,对于一般的常规问题解答等场景,可以通过在提示词中引导模型学习如何简洁明了地作答。 如果场景涉及较为复杂、专业的业务逻辑(例如金融分析、医疗诊断等),则需要更为精确的处理方式: 如果该场景的业务规则较
CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性,会对扰动本身做一定的评判,能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件,还可以用来评估预报结果的不确定性。 初始扰动数量 用于选择集合预报的CNOP初始扰动数量。 在CN
作流。 流程型Agent:以工作流为任务执行核心,用户可以通过在画布上“拖拽”节点来搭建任务流程。支持编排的节点类型包括:大模型节点、意图识别节点、提问器节点、插件节点、判断节点、代码节点、消息节点。 优点:高度可扩展,支持低代码开发。 缺点:对话交互的智能度较低,复杂场景下流程分支较多,维护难度较大。
以通过工作流方式,适当编写一定代码,来构建逻辑复杂、且有较高稳定性要求的Agent应用,开发者也可以灵活组合各个节点,包含大模型节点、意图识别节点、提问器节点、插件节点等,通过“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流。 Agent开发平台功能及优势 Agent开发平台具有能力扩展、自定
基于上述功能,平台还提供了灵活的工作流设计功能,支持用户编写少量代码来构建逻辑复杂、稳定性要求高的Agent应用。通过拖拉拽方式,开发者可以组合各种组件(如大模型、代码、意图识别等),快速搭建工作流,实现更高效的应用开发。 平台还提供全链路信息观测和调试工具,支持开发者深入分析工作流执行过程中的每个环节。通过对信息
不佳? 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 云图说 通过云图说,带您了解华为云 OCR基础课程 介绍文字识别服务的产品、技术指导和使用指南 OCR系列介绍 文字识别服务在计算机视觉的重要性、基本技术和最新进展 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦!
运营成本:企业可以通过智能客服处理大部分的常规问题,将人工客服释放出来处理更复杂、更个性化的客户需求;个性化服务:基于大模型的智能客服能够学习和适应用户的行为模式和偏好,提供更加个性化的服务。 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
通过合理的数据配比,帮助用户按特定比例组合多个数据集,确保数据集在不同任务场景下的多样性和代表性。这样可以避免过度偏向某一类数据,保证模型能够学习到多种特征,提升对各种情况的适应能力。 多格式支持 对于文本类、图片类数据集,平台支持多种数据发布格式,包括“默认格式”、“盘古格式”,以
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。通过数据配比可以确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性,提高模型的泛化能力和性能。 数据流通:平台支持数据集配比、拆分发布。用户可以将处理后的数据集发布为多种格式,包括默认格
表2 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小(batch_size) 8 训练轮数(epoch) 4 学习率(learning_rate) 7.5e-05 学习率衰减比率(learning_rate_decay_ratio) 0.067 热身比例(warmup) 0.01
Cya:蓝澡浓度 (mg/m3) Irn:铁浓度 (nano mole/L) Nit:硝酸盐浓度 (micro mole/L) MLD:混合层深度 (m) 24h 1° 在60°S至65°N,180°W至180°E覆盖全球海洋主要海域(以下简称“全球海域”) 全球海浪模型 0m / SWH有效波高
cnop噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性,会对扰动本身做一定的评判,能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件,还可以用来评估预报结果的不确定性。 ensemble_noise_perlin_scale 否 Double
f6785c", "created": 1687933298, "choices": [{"message": {"content": "学习"}}]} data:{"id": "cc4dfd25-27d0-41ca-a940-c78313f6785c", "created":