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训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、案
供的内部脱敏数据等。相关的数据格式包括但不限于:在线网页、离线word文档、离线txt文件、离线excel表格、离线PDF文件、扫描版word文档、扫描版PDF文件等。 微调数据要求: 数据格式样例:JSONL格式,每行是一条JSON,包含“context”和“target”两个字段。示例如下:
基于标签路径提取HTML数据内容,并将其他与待提取标签路径无关的内容删除。 电子书内容提取 从电子书中提取出所有文本内容。 智能文档解析 从PDF(支持扫描版)或图片中提取文本,转化为结构化数据,持文本、表格、表单、公式等内容提取。 数据转换 个人数据脱敏 对文本中的电话号码、邮箱、身份证、车
应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用场景说明:智能客服系统中,大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题,并返回标题内容,系统根据匹配标题调出该FAQ问答对,来解答客户疑问。 父主题: 提示词应用示例
部分,具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力,对原始数据进行优化,确保其质量和一致性。同时,数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力,为大模型训练提供高质量的数据支撑。
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、工具、规划模式等信息,实现工具自主规划与调用,优点是
Agent开发 Agent开发平台为开发者提供了一个全面的工具集,帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者,都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能,快速实现智能体应用的开发与落地,加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者(无代码开发经验的用户):
评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力,对原始数据进行优化,确保其质量和一致性。同时,数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力,为大模型训练提供高质量的数据支撑。 支持区域: 西南-贵阳一 使用数据工程准备与处理数据集 检测数据集质量 清洗数据集 发布数据集 模型开发工具链
为后续的模型训练和优化奠定坚实基础。 ModelArts Studio大模型开发平台提供了全面的数据集质量评估工具,能够帮助用户从多个维度检测和优化数据集的质量。平台预设了多种数据类型的基础评估标准,用户可以直接使用这些标准,也可以根据具体的业务需求创建自定义的评估标准。通过这种
使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古预置NLP大模型进行对话问答,包含两种方式:使用“能力调测”功能和调用API接口。 您将学习如何使用“能力调测”功能调试模型超参数、如何调用盘古NLP大模型API以实现智能化对话问答能力。 准备工作 请确保您
模型开发 ModelArts Studio大模型开发平台提供了模型开发功能,涵盖了从模型训练到模型调用的各个环节。平台支持全流程的模型生命周期管理,确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行,为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练:在模型开发的第一步,ModelArts
应用场景 客服 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级,提升智能客服的效果。企业原智能客服系统仅支持回复基础的FAQ,无语义泛化能力,意图理解能力弱,转人工频率极高。面对活动等时效性场景,智能客服无回答能力。提高服务效率:大模型智能客服可以7x24小时不间断服务,相较于人
使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 场景描述 该示例演示了如何使用盘古NLP大模型创建Python编码助手执行应用,示例将使用Agent开发平台预置的Python解释器预置插件。 “Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码,并获取结果。此插件为应用
盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型,结合了大数据预训练和多源知识,借助持续学习不断吸收海量文本数据,持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外,盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性,可在智能客服、创意
单标签的标签文件示例,如1.txt文件内容如下所示: Cat 多标签的标签文件示例,如2.txt文件内容如下所示: Cat Dog 物体检测数据集标注文件说明 物体检测数据集支持格式为ModelArts PASCAL VOC 1.0。 要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应
科学计算大模型训练流程与选择建议 科学计算大模型训练流程介绍 科学计算大模型主要用于。 科学计算大模型的训练主要分为两个阶段:预训练与微调。 预训练阶段:预训练是模型学习基础知识的过程,基于大规模通用数据集进行。例如,在区域海洋要素预测中,可以重新定义深海变量、海表变量,调整深度
创建科学计算大模型部署任务 模型训练完成后,可以启动模型的部署操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面,模型类型选择“科学计算大模型”,参考表1完成部署参数设置,启动模型部署。
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。 盘古大模型在ModelArts Studio大模型开发平台部署后,可以通过API调用推理接口。 表1 API清单
配置开场白和推荐问题 配置开场白和推荐问题的步骤如下: 在“高级配置 > 开场白和推荐问题”中,可输入自定义开场白,也可单击“智能添加”。 在推荐问中单击“添加”,可增加推荐问数量。添加后可在右侧“预览调试”中查看相应效果。 最多可以添加3个推荐问。 图1 预览调试查看开场白与推荐问效果
云容器引擎-成长地图 | 华为云 盘古大模型 盘古大模型服务(PanguLargeModels)致力于深耕行业,打造多领域行业大模型和能力集。盘古大模型能力通过ModelArts Studio大模型开发平台承载,它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,提供覆盖全生命周期的大模型工具链。