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搜索增强通过结合大语言模型与传统搜索引擎技术,提升了搜索结果的相关性、准确性和智能化。 例如,当用户提出复杂查询时,传统搜索引擎可能仅返回一系列相关链接,而大模型则能够理解问题的上下文,结合多个搜索结果生成简洁的答案,或提供更详细的解释,从而进一步改善用户的搜索体验。 温度 用于控制生成文本的多样性和创造力。调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性。
盘古推理SDK简介 推理SDK概述 盘古大模型推理SDK是对REST API进行的封装,通过该SDK可以处理用户的输入,生成模型的回复,从而实现自然流畅的对话体验。 表1 推理SDK清单 SDK分类 SDK功能 支持语言 使用场景 推理SDK 对话问答(/chat/completions)
用任务的基础能力,但还没有针对特定的业务场景进行优化。预训练后的模型主要用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练,使模型理解人类语言的基本结构。 微调 关注专业性:微调是对预训练模型的参数进行调整,使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核心在于
描述 data String stream=true时,执行工作流的消息以流式形式返回。生成的内容以增量的方式逐步发送回来,每个data字段均包含一部分生成的内容,直到所有data返回,响应结束。 表6 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 event String 数据单元类型,有以下几种类型:
调优目标:提升模型精度和性能。 调优思路:模型调优总体可分为两方面,数据预处理和模型训练参数优化,优化思路是从最简单的情形出发,逐步迭代调整提升模型效果,通过实验发现和确认合适的数据量,以及最佳的模型结构和模型参数。 父主题: 盘古科学计算大模型调优实践
类型、值:选择“引用 > query”。query为开始节点的输出变量值。 在“模型配置”中,选择模型并进行参数配置。 图6 模型配置 在“意图配置”中,填写场景意图。 其中,意图的内容为针对该场景的描述语句或关键词,同时也将作为大模型进行推理和分类的依据,数量为2 ~ 5个。 图7 意图配置
Service,CTS)是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务,提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能,可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后,CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法,请参见CTS快速入门。
创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词,可以引导大模型生成用户期望的输出。提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验,来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程,用于对提示词进行统一管理。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。
平台支持创建预测类数据集,创建时可导入时序数据、回归分类数据。 时序数据:时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列,用于预测未来事件或趋势,过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据:回归分类数据包含多种预测因子(特征),用于预测连续变量的值,与时序数据不同,回归分类数据不要求数据具有时间顺序。 具体格式要求详见表1。
填写输入参数时,deployment_id为模型部署ID,获取方式如下: 若调用部署后的模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,在“我的服务”页签,模型部署列表单击模型名称,在“详情”页签中,可获取模型的部署ID。 图3 部署后的模型调用路径 若调用预置模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 >
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
用户Token。 用于获取操作API的权限。获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型,参数值为“application/json”。 使用AppCode认证方式的请求Header参数见表2。
Agent开发平台支持将创建好的应用进行API调用。在调用应用前,请先参考手动编排应用,完成创建应用操作。 获取调用路径 应用的调用路径获取步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,单击“Agent开发”,进入Agent开发平台。 在“工作台 > 应用”页面,单击所需应用的“ > 调用路径”。
合并发布为“发布数据集”的过程,确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求,可跳过此章节至发布图片类数据集。 创建图片类数据集配比任务 创建图片类数据集配比任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。
来了巨大的挑战。盘古NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手,显著提升了研发效率。 盘古大模型能够根据用户给定的题目,快速生成高质量的代码,支持Java、Python、Go等多种编程语言。它不仅能够提供完整的代码实现,还能够根据用户的需求,进行代码补全和不同编程语言之间的改写转化
合并发布为“发布数据集”的过程,确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求,可跳过此章节至发布文本类数据集。 创建文本类数据集配比任务 创建文本类数据集配比任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。
一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连,以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的区域默认对应一个项目,这个项目由系统预置,用来隔离物理区域间的资源(计算资源、存储资源和网络资源),以默认项目为单位进行授权,用户可以访问您账号中该区域的所有资源。如果您希望
通过横向比较提示词效果和批量评估提示词效果,如果找到高质量的提示词,可以将这些提示词发布至“提示词模板”中。 在提示词“候选”页面,选择质量好的提示词,并单击“保存到模板库”。 图1 保存提示词至模板库 进入“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词模板”页面,查看发布的提示词。 父主题: 开发盘古大模型提示词工程
一般来说,一个正常的Loss曲线应该是单调递减的,即随着训练的进行,Loss值不断减小,直到收敛到一个较小的值。 验证损失值 模型在验证集上的损失值。值越小,意味着模型对验证集数据的泛化能力越好。 获取训练日志 单击训练任务名称,可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。 对于训练
数据量足够,为什么盘古大模型微调效果仍然不好 大模型使用类问题 如何将本地的数据上传至平台 导入数据过程中,为什么无法选中OBS的单个文件进行上传 训练/推理单元与算力的对应关系是什么 提示词工程类 如何让大模型按指定风格或格式回复 为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决