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回答却完全错误。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: 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。
题,回答完全错误。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: 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,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参
推理参数设置:请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数的设置,适当增大其中一个参数的值,可以提升模型回答的多样性。 数据质量:请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据,可以通过规则进行清洗。 训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而导致过拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数中的
cache.update("缓存是否存在?",LLMResp.builder().answer("存在。").build()); //校验,一致 //用于检查缓存中的数据是否与查询的数据是否一致,如果一致,就返回缓存中的结果对象 //例如,查询“缓存是否存在?”这个问题和“test
用于检查缓存中的数据是否与查询的数据是否一致,如果一致,就返回缓存中的结果对象 # 例如,查询“缓存是否存在?”这个问题和“test-semantic-cache-vector-001”这个会话标识,就可以从缓存中获取到之前保存的答案“存在” query = "缓存是否存在?" cache_value_after
步骤4.综合以上内容和json格式,输出json 微调数据清洗: 如下提供了该场景实际使用的数清洗策略,供您参考: 判断数据中的JSON结构是否符合预先定义的接口结构。 异常数据示例如下: {"context": "…", "target": "{\"metrics\":['AvgProfits'
# 核采样值, 和temperature不同时配置 presence_penalty: Optional[float] # 存在惩罚,增加模型谈论新主题的可能性,范围见具体模型API规范 frequency_penalty: Optional[float] # 频率惩罚,降
运行Agent 单轮执行 调用run接口运行一个Agent: agent.run("帮我定个下午3点到8点2303会议室") Agent的运行时会进行自我迭代,并且选择合适的工具,在日志中打印最终的执行结果: 用户: 帮我定个下午3点到8点2303会议室 助手: 好的,2023-11-17
{"context ": ["用微波炉热汤要盖盖子吗? 判断以上问题是否需要调用检索,请回答“是”或”否“"], "target": "否"} {"context ": ["福田区支持哪些组织开展退役军人教育培训工作? 判断以上问题是否需要调用检索,请回答“是”或”否“"], "target
// 核采样值, 和temperature不同时配置 private double presencePenalty; // 存在惩罚,增加模型谈论新主题的可能性 private double frequencyPenalty; // 频率惩罚,降低模型重复的可能性,提高文本多样性、创造型
数据中无异常样本:微调数据需要清洗和校验,滤除其中的噪声,尽可能保证回答中不存在异常数据。如空数据、重复、水印和异常字符等。 数据多样性:微调数据需要具有一定的多样性,多样性能增加任务的复杂度和难度,让模型能够处理不同的情况和问题,提升模型泛化性。例如,现在需要微调一个文案创作的模型,模型需要生成各个城市的宣传文案:
能查看算子对数据的清洗效果。算子功能的详细介绍请参见清洗算子功能介绍。 图3 执行节点 用户配置算子后推荐增加、显示备注信息,用于团队其他成员快速了解算子编排。 图4 增加并显示备注信息 对于搭建满意的清洗流程,可以“发布模板”,后续重复使用。发布后的模板,可以在“模板”页签查看,也可以返回数据清洗列表,在“清洗模板
打基础 先制定一个能够明确表达主题的提示词(若模型训练时包含相似任务,可参考模型训练使用的提示词),再由简至繁,逐步增加细节和说明。打好基础是后续提示词优化的前提,基础提示词生成效果差,优化只会事倍功半。 例如,文学创作类可以使用“请创作一个关于{故事主题}的故事”,邮件写作类可
盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 自然语言处理大模型是一种参数量极大的预训练模型,是众多自然语言处理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
大模型的计量单位token指的是什么? 大模型是否可以自定义人设? 盘古自然语言大模型的适用场景有哪些? 大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护? 训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面? 更多 模型训练类 如何调整训练参数,使模型效果最优? 如何判断训练状态是否正常? 更多 数据集类 数据量很少,可以微调吗?
等。 撰写提示词时,可以设置提示词变量,即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识,表示一些动态的信息,让模型根据不同的情况生成不同的文本,增加模型的灵活性和适应性。例如,将提示词设置为“你是一个旅游助手,需要给用户介绍旅行地的风土人情。请介绍一下{{location}}的风土人情
↓ ↕ ► ◄ 表情符号校验 校验数据中是否存在表情符号,如 ⛪ 璉等,常见表情符清单请参见Full Emoji List。 空值校验 校验数据中是否存在空字符串。 异常格式校验 检查数据是否满足数据格式要求。 冗余换行符校验 检查数据中是否存在连续两个及以上的换行符。 表2 健康度状态说明
"meeting_room_status_query", toolDesc = "查询会议室的状态,是否被预定或者正在使用中", toolPrinciple = "请在需要预定会议室之前使用,查询会议室状态判断是否可以预定", inputDesc = "", outPutDesc = "会议室状态")
例如,“结合金融领域相关知识,生成一份调研报告大纲,报告主题是区块链洞察”、“以上是某理财app用户反馈的问题,请提供解决方案。” 人设: 增加人设可以让生成的内容更符合该领域需求。 例如,“假设你是一位银行面试官,请生成10个银行面试问题。”、“假如你是一个高级文案策划,请生成1
您可按照需要选择是否开启内容审核。 开启内容审核后,可以有效拦截大模型输入输出的有害信息,保障模型调用安全,推荐进行开启。 图3 大模型内容审核 盘古大模型支持通过对接内容审核,实现拦截大模型输入、输出的有害信息,保障模型调用安全。用户在开通API后,可依据需求选择是否开通、启用内容审核。