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为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中的问题,模型生成的结果很好,一旦输入了一个从未出现过的数据(目标任务相同),回答却完全错误。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: 训练参数设置:您可以通过绘制
或本地服务器进行推理服务。此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。 模型监控与迭代:部署后的模型需要持续监控其性能,并根据反馈进行定期更新或再训练。随着新数据的加入,模型可能需要进行调整,以保证其在实际应用中的表现稳定。 在应用阶段,除了将模型嵌入到具体业务流程中外,还需要根据业务
pt,需要注意保持一致。 中控模块:盘古-NLP-N1-基础功能模型 说明:该模块需要实现意图识别分类的功能。当输入意图识别模块的是政务问题时,控制下游调用检索模块;当输入不需要调用检索的非政务问题时,不调用检索,直接模型回答问题。实现方法为通过微调获得一个具有二分类能力的模型。
语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时, 右侧代码示例会自动完成参数的组装。 图2 设置输入参数 填写输入参数时,deployment_id为模型部署ID,获取方式如下: 若调用部署后的模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”
如下: 大模型输入: 你是一个广告策划,你的工作是为不同的产品写宣传文案。 以下是一些优秀的宣传文案样例,请参考这些样例,为产品:“%s”编写一段宣传文案。 宣传文案样例1: XXXXX 宣传文案样例2: YYYY 注意:宣传文案中需要包含产品名称;需要突出产品特性;不超过40个字。
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:数据需要尽可能覆盖产品所提供的功能;数据需要覆盖难易度、长短
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: 数据格式:多轮问答场景需要按照指定的数据格式来构造,问题需要拼接上历史所有轮对话的问题和回答。比如,当前是第三轮对话,数据中的问题字段需要包含第一轮的问题、第一轮的回答、第二轮的问题、第二轮的回答以及第三轮的问题,答案字
应用 功能介绍 通过调用创建好的应用API,输入问题,将得到应用执行的结果。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /v1/{project_id}/agent-run/agents/{agent_id}/conversations/{conversation_id}
值,保证数据的准确性、完整性和一致性,为模型训练提供高质量的输入数据。 提高处理效率:平台预置的多种数据加工算子,帮助用户快速完成数据清洗、转换和处理,减少手动操作,提高数据处理的效率。 满足业务需求:不同类型的数据需要不同的处理方式,平台根据文本、图片、视频、气象等数据类型提供
在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务右侧“撰写”。 在“撰写”页面,选择左侧导航栏中的“候选”。在候选列表中,勾选需要进行横向比对的提示词,并单击“创建评估”。 图1 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。
设置会影响模型的生成质量和多样性,因此需要根据不同的场景进行选择。 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”。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务右侧“撰写”。
Studio大模型开发平台。 进入需要修改子用户权限的空间,在空间内单击左侧导航栏“空间管理”,在“角色管理”页签,可以查看各角色名称及其权限的描述。 图10 角色管理 单击进入“成员管理”页签。 单击用户列表操作栏的“编辑”。 勾选需要赋予用户的角色,单击“确认”。 移除盘古子用户 当需要删除空间内某个子用户时,可以按如下步骤操作:
糊的指示也会取得较好的效果,但对于规则越复杂的任务,越需要应用这些技巧来输出一个逻辑自洽、清晰明了的指令。 提示词是什么 提示词也称为Prompt,是与大模型进行交互的输入,可以是一个问题、一段文字描述或者任何形式的文本输入。 提示词要素 指令:要求模型执行的具体任务或回答的问题
标签,从而为模型训练提供有效的监督信号。标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度,因此高效、准确的标注过程至关重要。数据标注不仅仅是人工输入,它还涉及对数据内容的理解和分类,以确保标签精准地反映数据的特征和用途。 为了帮助用户高效、准确地完成数据标注任务,ModelArts S
存储类型。 data Array of ObsStorageDto objects 输入数据的OBS信息。 表4 ObsStorageDto 参数 参数类型 描述 bucket String 输入数据的OBS桶名称。 path String 初始场数据的存放路径。 表5 TaskOutputDto
在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务右侧“撰写”。 图1 提示词工程 在“撰写”页面,选择左侧导航栏中的“候选”。在候选列表中,勾选需要进行横向比对的提示词,并单击“横向比较”。 图2 横向比较 进入到横向比较
在结尾处,模型输出效果更好。不同任务的关键信息不同,若需要模型生成的内容更具创意性,关键信息需要为内容描述;需要模型严格遵循指令进行回复的,关键信息为指令及说明。 补预设 当任务存在多个情境时,编写提示词时需要考虑全面,需要做好各种情境的预设,告知模型对应策略,可以有效防止模型误回答以及编造输出。
任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程,用于对提示词进行统一管理。 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”,单击界面右上角“创建工程”。 输入工程名称、描述,选择行业、标签后。单击“确定”完成工程创建。
存储类型。 data Array of ObsStorageDto objects 输入数据的OBS信息。 表4 ObsStorageDto 参数 参数类型 描述 bucket String 输入数据的OBS桶名称。 path String 初始场数据的存放路径。 表5 TaskOutputDto
的理解并执行任务,Agent效果与提示词息息相关。 在应用详情页面的“Prompt builder”模块中,需要填入prompt指令,单击“示例”,复制角色指令模板。在输入框中粘贴模板,并进行填空。 图1 Prompt builder 单击“智能优化”,在 “Prompt优化”窗口中单击“确定”。