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回答的风格或格式有特殊要求:虽然通用模型学习了相当可观的基础知识,但如果目标任务要求回答必须符合特定的风格或格式,这将造成和基础知识的数据分布差异。例如,需要模型使用某银行客服的口吻进行线上问答,此时需要使用符合该银行风格和格式的数据集进行微调,以提升模型的遵循度。 Prompt工程后,效果仍无法达到预期:当对模
适提供保障!\n\n它采用高质量的材料制造而成,坚固耐用,可以承受220磅的重量,稳如泰山,安全可靠。而且,它的面料柔软舒适,采用透气网布设计,不仅排汗透气,而且可根据你的身体曲线自主调节,提供全方位的支撑和舒适度。\n\n亲爱的朋友们,快来选购这款轻便折叠户外椅,让你的户外生活
服务端返回的json数据不符合json反序列化的规则,和sdk定义的数据结构不一致,导致反序列化失败。 sdk json数据解析问题。 建议排查服务端返回的数据是否和服务SDK设计的结构、字段一致。 SDK运行报错 java.lang.NoClassDefFoundError: Could not initialize
如果指标低是由于提示词(prompt)设置不合理,可以通过在模型训练阶段扩大训练集和验证集来优化模型,从而改善评估结果。另外,还可以将评估数据集设计得更接近训练集的数据,以提升评估结果的准确性。 父主题: 评估盘古大模型
大模型生成文本的过程可视为一个黑盒,同一模型下对于同一个场景,使用不同的提示词也会获得不同的结果。提示工程是指在不更新模型参数的前提下,通过设计和优化提示词的方式,引导大模型生成目标结果的方法。 为什么需要提示工程 模型生成结果优劣取决与模型能力及提示词质量。其中模型能力的更新需要
能够保障模型在不同环境中的高效应用。 应用开发套件 应用开发套件是盘古大模型平台的关键模块,支持提示词工程和AI助手创建。该套件提供提示词设计和管理工具,优化大模型的输入提示,提升输出的准确性和相关性。通过丰富的开发SDK,应用开发套件加速大模型应用的开发,满足复杂业务需求。
体验盘古预置模型能力 体验盘古预置模型能力前,请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台,在左侧导航栏中单击“能力调测”。 如图1,能力调测页面提供了文本补全和多轮对话功能,且每种功能都提供了预置的盘古大模型供用户体验。用户可以在页面右侧进行参数设置,然后在输入
体验盘古预置模型能力 体验盘古预置模型能力前,请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台,在左侧导航栏中单击“能力调测”。 如图1,能力调测页面提供了文本补全和多轮对话功能,且每种功能都提供了预置的盘古大模型供用户体验。用户可以在页面右侧进行参数设置,然后在输入
JSON,包含“context”和“target”两个字段。示例如下: {"context": "今天是2023-11-20,你是一个银行智能助理,现在需要根据用户问题、指标-解释表、参数-类型-解释表,生成符合要求格式的json。\n\n请学习并记住以下背景知识:\n1.jso
查看训练任务详情与训练指标 模型启动训练后,可以在模型训练列表中查看训练任务的状态,单击任务名称可以进入详情页查看训练指标、训练任务详情和训练日志。 图1 模型训练列表 不同类型的训练方法可支持查看的训练指标有所差异,训练指标和训练方法的关系如下: 表1 训练指标和训练方法对应关系
边缘服务部署流程 边缘部署是指将模型部署到用户的边缘设备上。这些设备通常是用户自行采购的服务器,通过ModelArts服务纳管为边缘资源池。然后利用盘古大模型服务将算法部署到这些边缘资源池中。 图1 边缘资源池创建步骤 当前仅支持预置模型(盘古-NLP-N2-基础功能模型)和基于
创建AI助手 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > AI助手”,单击页面右上角“创建助手”。参考表1完成AI助手匹配。 表1 创建AI助手参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 基本信息 助手名称 设置AI助手的名称。 描述 填写AI助手的描述,如填写功能介绍。
选择模型与训练方法 NLP大模型 NLP大模型主要用于处理和理解人类语言,能够实现对话问答、文案生成和阅读理解等任务,并具备逻辑推理、代码生成以及插件调用等高阶能力。 NLP大模型提供了基模型和功能模型两种类型: 基模型:已经在大量数据上进行了预训练,学习并理解了各种复杂特征和模