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型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当增大“训练轮次”的值,或根据实际情况调整“学习率”的值,帮助模型更好收敛。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训
有两个变化值得关注,一是为ToolRetriever添加了一个queryPreprocessor,它的作用为对用户输入的多轮对话进行改写,会将改写后的结果作为工具检索的输入,这里使用了系统内置的ConversationRewriteSkill,它的作用为将多轮对话改写为单轮。二是在创建一个Agent后,调用了se
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,让李晓对她产生了深深的喜爱。他还遇到了一位名叫王安石的大儒,他的智慧和博学让李
西南-贵阳一”区域,需要获取与贵阳一区域的对应的项目id。 图2 获取项目ID 多项目时,展开“所属区域”,从“项目ID”列获取子项目ID。 调用API获取项目ID 项目ID还可通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endp
)没有任何权限,需要将其加入用户组,并对用户组授权,才能使得用户组中的用户获得对应的权限。授权后,用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 服务使用OBS存储训练数据和评估数据,如果需要对OBS的访问权限进行细粒度的控制。可以在盘古服务的委托中增加Pangu OBSWriteOnly、Pangu
SK(Secret Access Key):与访问密钥ID结合使用的密钥,对请求进行加密签名,可标识发送方,并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时,您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名,也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 如
符合预期,可以调整。 input_desc。工具的入参描述 ,为重要参数,该描述直接影响LLM对入参的提取,尽量描述清楚。如果Agent实际执行效果不符合预期,可以调整。 output_desc。工具的出参描述,当前对Agent的表现无重要影响。 args_schema。工具入参
盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性,保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密(HTTPS) 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数据进行存储和保护。请参考OBS数据保
着深远的影响。它是重要的水资源,提供了大量的饮用水和灌溉水。同时,长江也是中国重要的内河航道,对于货物运输和经济发展具有重要作用。长江中的鱼类种类繁多,是中国淡水渔业的重要基地之一。长江中的典型鱼类包括:1. **中华鲟**:这是一种生活在长江中上游的大型鱼类,以其巨大的体型和古
d} (/chat/completions在SDK代码中已经进行了设置)。 IAM endpoint需要根据服务所在的区域正确配置,参考帮助文档“终端节点”章节查找。 参考IAM帮助文档,获取账号相关信息。 华为云Gallery托管三方模型 否 Gallery三方托管模型API调用URL。
为什么微调后的模型,评估结果很好,但实际场景表现却很差 当您在微调过程中,发现模型评估的结果很好,一旦将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,回答的结果却不理想。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 测试集质量:请检查测试集的目标任务和分布与实际场景
AgentAction包含Agent的工具选择、工具执行结果、思考等信息,AgentSessionStatus为一个枚举,包含Agnet的执行状态。建议直接对Agent的run接口的返回进行修改,以控制Agent的行为。如果想控制中间过程,可以对Agent的runStep的返回进行修改。 通过监听终止Agent的执行
在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程名称,跳转工程任务下候选提示词页面。 图1 提示词工程 选中需要评估的候选提示词,单击左上角“创建评估”按钮,跳转评估任务创建页面。 图2 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。 数据集:根据选择的数据集,将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词,输入模型生成结果。
一次Agent的响应如果涉及到多个任务的分解,往往会执行比较长的时间,此时可以对agent的执行过程进行监听,输出中间步骤。 AgentListener的定义如下: class AgentListener(ABC): """Agent监听,允许对Agent的各个阶段进行处理
越高。 您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说,如果目标任务的需要生成更具多样性的内容,可以使用较大的核采样,反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容,可以使用较小的核采样。 请注意,温度和核采样的作用相近,在实际使用中,为了更好观察是哪个参数对结果造成的影响,因此不建议同时调整这两个参数。
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:当对模型做了大量的Prompt工程,加之目标任务的难度也较高,通用模型的回答可能无法达到预期,此时建议采用目标任务的数据进行微调,以提升模型回答的准确性。
大模型能力的入口。用户可以通过在“能力调测”页面选择调用基模型或训练后的模型。 训练后的模型需要“在线部署”且状态为“运行中”时,才可以使用本章节提供的方法进行调测,具体步骤请参见部署为在线服务。 文本补全:给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。例如
通过盘古推理SDK简介和使用推理SDK的文档,您将深入了解如何利用推理SDK高效集成盘古大模型的推理能力,为您的应用提供智能支持,提升模型在实际场景中的推理性能。 SDK文档 盘古推理SDK简介 使用推理SDK 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护?
提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作,需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系,本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验,总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例,以便简
盘古大模型致力于深耕行业,打造多领域的行业大模型和能力集。其核心能力依托于盘古大模型套件平台,该平台是华为云推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发与应用平台。平台提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,支持大模型的定制开发,并提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 盘古大模