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自定义正则过滤 删除符合自定义正则表达式的数据。 自定义关键词过滤 剔除包含关键词的数据。 敏感词过滤 对文本中涉及黄色、暴力、政治等敏感数据进行自动检测和过滤。 文本长度过滤 按照设置的文本长度,保留长度范围内的数据进行。 冗余信息过滤 按照段落粒度,删除文本中的冗余信息,不改变数据条目。
开发盘古大模型提示词工程 什么是提示词工程 获取提示词模板 撰写提示词 横向比较提示词效果 批量评估提示词效果 发布提示词
索的知识型Agent,如搜索问答助手、代码生成助手等,执行主体在大模型;另一种是针对复杂工作流场景的流程型Agent,如金融分析助手、网络检测助手等。 知识型Agent:以大模型为任务执行核心,用户通过配置Prompt、知识库等信息,实现工具自主规划与调用,优点是可零码开发,对话
微调数据来源: 需要针对涉及的模块分别构造相关的微调数据。 query改写模块 来源:互联网开源数据集 问答模块 来源一:互联网开源数据集,如政府网站网页、政府在线问答公开数据、政务百科等。 来源二:特定的私域数据,针对于具体场景和项目需求,收集相关的文本数据。比如通过与当地政府的政数局
将数据集划分为训练集和验证集。填写验证集的比例(默认为 0.2,即训练集占0.8,验证集占0.2)。可选比例包括0.1、0.2、0.3、0.4。 基模型算法池 对于异常检测模型:从预定义的算法池中选择用于训练模型的算法,算法包括:["knn", "iforest", "loda", "oc"],其中: knn表示k最近邻算法。
String:字符串类型 Integer:四字节整型 Number:八字节浮点数 请求方式 默认以Body方式请求。 是否必填 指定该参数是否为必填项。 打开开关:必填 关闭开关:非必填 默认值 参数的默认值,如果插件服务的入参生成缺失,默认值会在大模型解析时被使用。 响应参数 参数名称 响应参数的名称,长度为1
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。请介绍下{{location}}的风土人情。”在评估提示词效果时,可以通过批量替换{{location}}的值,来获得模型回答,提升评测效率。 同时,撰写提示词过程中,可以通过设置模型参数来控制模型的生成行为,如调整
需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project id。 图1 获取user name、domain name、project id 打开Postman,新建一个POST请求,并输入“西南-贵阳一”区域的“获取Token”接口。并填写请求Header参数。 接口地址为:https://iam
不涉及 有监督微调: 本场景采用了下表中的微调参数进行微调,您可以在平台中参考如下参数进行训练: 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(lea
不涉及 有监督微调: 该场景采用了下表中的微调参数进行微调,您可以在平台中参考如下参数进行训练: 表1 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) 6 学习率(learning_rate) 7.5e-05 学习率衰减比率(lea