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训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本出现了大量重复数据,或者数据多样性很差,则会加剧该现象。 父主题: 大模型微调训练类问题
大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码
选择基模型/基础功能模型 盘古-NLP-N2-基础功能模型 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练,无需准备自监督数据。 微调数据来源: 来源一:真实业务场景数据。 来源二:基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析,通过人工标注部分数据样例,然后利用大模型(如盘古提供的任意规格的基础功能模型
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 请确保您有预置的NLP大模型,
微调数据清洗: 以下是该场景中实际使用的数据清洗策略,供您参考: 原始文本处理。基于爬虫、数据处理平台批量处理收集到的原始数据,需要将文件统一转换成纯文本的txt文件,对错误格式数据进行删除。 构建微调数据。生成垂域微调(问答对)数据,将问答对数据分为:单轮问答数据、多轮问答
推理任务中得到更高的准确性,尤其是在涉及多步推理和复杂逻辑关系的任务中。 具体做法如下: 提供相关示例:在提示词中加入类似的示例,帮助模型学习解题的模式和思路。通过这些示例,模型能够理解如何通过不同的推理步骤逐渐得出结论。 例如,在数学问题中,可以通过展示从问题解析到公式应用再到
'EQUAL-TO'}]}}"} 数据量级要求:本场景使用了30000条数据进行微调。 类似场景需要的微调数据量视具体情况而定,从经验上来说,若实际场景相对简单和通用,使用几千条数据即可;若场景复杂或专业,则需要上万条数据。 数据质量要求: 保证数据的分布和目标需要与实际场景匹配。 保证数据的覆盖度:数
Studio大模型开发平台的空间资产中,包括数据和模型两类资产。这些资产为用户提供了集中管理和高效操作的基础,便于用户实现统一查看和操作管理。 数据资产:用户已发布的数据集将作为数据资产存放在空间资产中。用户可以查看数据集的详细信息,包括数据格式、大小、配比比例等。同时,平台支持数据集的删除等管理操作,
具备。 评估作业员 拥有数据工程数据评估-评估作业模块的所有权限,其余角色不具备。 数据导入员 拥有数据工程数据获取-数据导入模块的所有权限,其余角色不具备。 数据加工员 拥有数据工程数据加工模块的所有权限,其余角色不具备。 数据发布员 拥有数据工程数据发布模块的所有权限,其余角色不具备。
变更计费模式 盘古大模型的模型订阅、数据托管单元、推理单元默认采用包周期计费,数据智算单元、数据通算单元默认采用按需计费,训练单元采用包周期和按需计费两种方式。 盘古大模型使用周期内不支持变更配置。
繁华的城市,人们穿着古代的服饰,用着他听不懂的语言交谈。他意识到自己真的穿越了。李晓在宋朝的生活充满了挑战。他必须学习如何使用新的语言,适应新的生活方式。他开始学习宋朝的礼仪,尝试理解这个时代的文化。在宋朝,李晓遇到了许多有趣的人。他遇到了一位名叫赵敏拿来的小女孩,她聪明伶俐,让
同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 盘古大模型的模型订阅、数据托管单元、推理单元默认采用包周期计费。 数据智算单元、数据通算单元默认采用按需计费。 训练单元采用包周期和按需计费两种方式。 两种计费方式不能共存,只支持按照一种计费方式进行订购。 父主题: 计费FAQ
用,充分释放盘古大模型的潜力,为业务创新提供强大支持。 使用流程 ModelArts Studio大模型开发平台使用流程 数据工程 使用数据工程准备与处理数据集 模型开发 开发盘古NLP大模型 开发盘古科学计算大模型 应用开发 开发盘古大模型提示词工程 开发盘古大模型Agent应用
计费项 盘古大模型分为模型订阅、数据资源、训练资源和推理资源四个收费项。 模型订阅按照订阅时长预付费,提供1个月到1年供客户选择,自支付完成开始计费。 数据智算单元、数据通算单元按单元使用数量和时长后付费,时长精确到秒,数据托管单元按订购数量和时长预付费,提供1个月到1年供客户选择。
力与规格。 关于模型支持的训练数据量要求,例如NLP大模型,请参考《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 训练NLP大模型 > NLP大模型训练流程与选择建议”。 关于平台接入的数据格式要求,请参考《用户指南》“使用数据工程准备与处理数据集 > 数据集格式要求”。 平台上单个用户最多可创建和管理2000个模型实例。
"target": "是的,我试了 还是不行"} 数据质量:若数据格式没有问题,仍然发现模型效果不好,您可以根据具体问题针对性的提升您的数据质量。比如,随着对话轮数的增加,模型出现了遗忘,可以检查构造的训练数据中轮数是否普遍较少,建议根据实际情况增加数据中的对话轮数。 父主题: 大模型微调训练类问题
产品优势 预置多,数据工程“易” ModelArts Studio大模型开发平台预置多种数据处理AI算子,多种标注工具,满足用户多任务多场景需求,提高开发/标注效率>10X。 0代码,模型开发“简” ModelArts Studio大模型开发平台预置盘古系列预训练大模型,支持快速
//盘古大模型当前部署在“西南-贵阳一”区域,取值为cn-southwest-2 } } } } Python import requests import json url = "https://iam.cn-southwest-2.myhuaweicloud
配置OBS访问授权 盘古大模型服务使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,为了能够顺利进行存储数据、训练模型等操作,需要用户配置访问OBS服务的权限。 登录ModelArts Studio大模型开发平台首页。
用户可以将效果较好的提示词设为候选提示词,并对提示词进行比对,以查看其效果。 每个工程任务下候选提示词上限9个,达到上限9个时需要删除其他候选提示词才能继续添加。 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“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。