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什么情况下不建议微调 虽然微调可以在一定程度上提升领域能力,但有时候微调也无法解决所有问题。即使您的目标场景依赖垂域背景知识,微调也并非最佳方案,比如: 场景微调的数据量很少或者数据质量很差:微调对数据量和数据质量有很高的要求,需要使用高质量的数据进行模型训练。 垂域知识问答场景
发布数据集 刚创建的数据集在未发布状态下,无法应用于模型训练,数据集创建、清洗完成后需要执行“发布”操作才可以将该数据集用于后续的任务中。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”,在“我的数据集”页签找到未发布的数据集,单击操作列“版本发布”执行发布数据集操作。
获取Token消耗规则 每个Token代表模型处理和生成文本的基本单位,它可以是一个单词、字符或字符的片段。模型的输入和输出都会被转换成Token,并根据模型的概率分布进行采样或计算。训练服务的费用按实际消耗的Token数量计算,即实际消耗的Token数量乘以Token的单价。为
ificate has expired”(证书已过期)或“unable to verify the first certificate”(无法验证第一个证书)等。可以在Postman的设置中关闭“SSL certificate verification”选项。 关于盘古大模型AP
当部署一个实例时,占用1个推理单元。 单击“立即创建”,下发模型部署任务。 使用外推扩展模型上下文处理长度 在部署模型、部署后修改模型规格时,可以通过外推功能调整模型的输入输出长度。修改部署时扩缩容和外推场景互斥,每次只能修改一个。 当前仅盘古-NLP-N4系列模型以及基于它们训练的模型支持外推。 图1 模型部署外推升级
启用盘古大模型搜索增强能力 大模型在训练时使用的是静态的文本数据集,这些数据集通常是包含了截止到某一时间点的所有数据。因此,对于该时间点之后的信息,大模型可能无法提供。 通过将大模型与盘古搜索结合,可以有效解决数据的时效性问题。当用户提出问题时,模型先通过搜索引擎获取最新的信息,并将这些信息整合到大
周期工具链,帮助开发者高效构建与部署模型,企业可灵活选择适合的服务与产品,轻松实现模型与应用的开发。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深,带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格,您将更全面地掌握其强大功能,
问题或回答中带有不需要的特定格式内容或者时间戳等。 通过编写代码、正则表达式等进行处理,删除或者修改对应的内容,或者直接过滤掉整条数据。 2 原始数据不符合特定微调数据的格式。 通过编写代码进行处理,修改为特定微调格式的数据,例如对于阅读理解微调数据,需要拼接上阅读理解对应的Prompt。
即创建”。 创建成功后,可在“模型部署 > 边缘部署”,查看边缘部署列表。 单击“服务名称”可进入服务详情界面。 如果服务部署状态为“部署失败”,可单击服务操作列的“启动”按钮,重新部署。 父主题: 部署为边缘服务
束后,检查Agent是否需要终止,如果需要终止,则返回true,默认不终止 * 可以在终止前对agentSession进行修改,如:修改agent的finalAnswer * * @param agentSession AgentSession
objects 对话信息,包含两个属性:role和content。 assistant_running_param 否 Json Schema 用于更改AI助手的指令。包含instructions和additional_instructions两个参数。 instructions:AI助手的描述信息。
典型训练问题和优化策略 什么情况下需要微调 什么情况下不建议微调 数据量很少,可以微调吗 数据量足够,但质量较差,可以微调吗 无监督的领域知识数据,量级无法支持增量预训练,如何让模型学习 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 如何评估微调后的模型是否正常 如何调整推理参数,使模型效果最优
估。 支持对用例集的创建、查询、修改、删除。 提示词工程任务管理 提示词工程平台以提示词工程任务为管理维度,一个任务代表一个场景或一个调优需求,在提示词工程任务下可以进行提示词的调优、比较和评估。 提示词工程任务管理支持工程任务的创建、查询、修改、删除。 提示词调优 提示词调优支
迭代或出现死循环情况。 Agent使用的模型必须为Pangu-NLP-N2-Agent-L0.C模型,或其衍生模型,使用通用模型或其他模型无法运行。如上例所示,当前的module-version需要配置为“N2_agent_v2”,模型的相关配置需要改为Pangu-NLP-N2-Agent-L0
too small Decrypt failed报错 报错原因:模型训练过程中,训练日志出现“Decrypt failed”报错,表示解密失败。 解决方案:请联系华为云排查环境变量ak、sk。 图4 Decrypt failed报错 父主题: 训练盘古大模型
”,模型将基于问题进行回答。 图7 体验预置模型多轮对话能力 修改参数以查看模型效果,示例如下: 将“最大口令限制”参数调小,如改为98,保持其他参数不变,单击“重新生成”,可以看到模型回复内容长度减小。 图8 修改“最大口令限制”参数 父主题: 体验盘古大模型功能
限制的迭代或出现死循环情况。 Agent使用的模型必须为Pangu-NLP-N2-Default模型,或其衍生模型,使用通用模型或其他模型无法运行。当前的moduleVersion需要配置为“N2_agent_v2”,如上例所示,因此模型的url要配置为Pangu-NLP-N2-Default模型的地址。
”,模型将基于问题进行回答。 图7 体验预置模型多轮对话能力 修改参数以查看模型效果,示例如下: 将“最大口令限制”参数调小,如改为98,保持其他参数不变,单击“重新生成”,可以看到模型回复内容长度减小。 图8 修改“最大口令限制”参数 父主题: 体验盘古大模型功能
不要同时更改两者。通常建议更改top_p或temperature来调整生成文本的倾向性,但不要同时更改这两个参数。 取值范围:(0, 1] 缺省值:N1模型为0.7、N2模型为1,N4模型为0.85 max_tokens 否 Integer 生成文本的最大token数量。 输入的
产品优势 海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据,涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容,帮助模型更好地理解和生成自然语言文本,适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样,还为模型提供了深度和广度的语言学习基础,使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量