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发布图片类数据集 评估图片类数据集 配比图片类数据集 流通图片类数据集 父主题: 发布数据集
加工图片类数据集 清洗图片类数据集 标注图片类数据集 父主题: 加工数据集
调试应用的步骤如下: 在页面右上角单击,参考表2配置大模型参数。 表2 大模型参数配置 参数 说明 模型选择 选择要使用的大模型,不同的模型效果存在差异。 该模型需提前部署,步骤请参见创建NLP大模型部署任务。 模式选择 用于配置大模型的输出多样性。 包含取值: 精确的:模型的输出
使用该鉴权方式前,请确保有已部署的大模型。 获取APPCode步骤如下: 登录ModelArts Studio平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 应用接入”,单击界面右上角“创建应用接入”。 在“应用配置”中,选择已部署好的大模型,单击“确定”。 在“应用接入”列表的“APP
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,还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 开发环境要求 华为云盘古大模型推理SDK要求: Java SDK适用于JDK 1.8及其以上版本。 Python SDK适用于Python3及以上版本。 Go SDK支持go
能客服处理大部分的常规问题,将人工客服释放出来处理更复杂、更个性化的客户需求;个性化服务:基于大模型的智能客服能够学习和适应用户的行为模式和偏好,提供更加个性化的服务。 农业 科学计算大模型包括全球中期天气要素模型和降水模型,可以对未来一段时间的天气和降水进行预测,全球中期天气要
最大值:不同模型支持的token长度,请参见《产品介绍》“模型能力与规格 > 盘古NLP大模型能力与规格”章节。 缺省值:默认部署时token长度最大值,请参见《产品介绍》“模型能力与规格 > 盘古NLP大模型能力与规格”章节。 说明: token是指模型处理和生成文本的基本单位。tok
{conversation_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,获取方法请参见获取项目ID。 agent_id 是 String Agent ID,获取方式如下: 在“Agent开发”页面,左侧导航栏选择“工作台
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务,有以下两种调用方式: Token认证:通过Token认证调用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。经过认证的请求总是需要
图1 开始节点配置图 步骤3:配置大模型节点 大模型节点提供了使用大模型能力,可在节点中配置已部署的模型,用户可以通过编写Prompt、设置参数让模型处理相应任务。 大模型节点为可选节点,若无需配置,可跳过该步骤。 大模型节点配置步骤如下: 拖动左侧“大模型”节点至画布中,单击该节点以打开节点配置页面。
每个工作空间在资产层面完全隔离,确保资产的安全性和操作的独立性,有效避免交叉干扰或权限错配带来的风险。用户可以结合实际使用场景,如不同的项目管理、部门运营或特定的研发需求,划分出多个工作空间,实现资产的精细化管理与有序调配,帮助用户高效地规划和分配任务,使团队协作更加高效。 此
一步地思考”,以引导大模型进行逐步的推理和解答。 通过上述指令,将一个推理任务拆解分步骤进行,可以降低推理任务的难度并可以增强答案可解释性。另外,相比直接输出答案,分步解决也容许大模型有更多的“思考时间”,用更多的计算资源解决该问题。 自洽性 同一问题使用大模型回答多次,生成多个
ext-translation 其中,{project_id}为所属区域的项目ID,见图3。 步骤2:创建并配置多语言文本翻译插件 创建并配置多语种翻译插件步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,单击“AGENT开发”,将跳转至Agent开发平台。 图5 AGENT开发
节点。 大模型节点:如果用户的意图属于“其他”意图分支(如普通对话),则文本将被引导到大模型节点。大模型节点基于预训练的盘古NLP大模型生成响应,从而实现自然语言理解和生成。完成后,结果传递给结束节点。 结束节点:工作流的终结节点,负责输出最终结果。无论是翻译结果还是大模型生成的回答,都会通过该节点输出给用户。
确而全面的回答。然而,依赖通用大模型自身知识来回答问题,在某些垂直领域应用中会面临挑战: 通用大模型的原始训练语料中针对特定垂直领域的数据较少,导致在这些领域的问答表现不佳。 某些垂直领域拥有大量高价值的私有数据,但这些数据未被通用大模型吸纳。 大模型在训练完成后难以快速有效地更
{conversation_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,获取方法请参见获取项目ID。 workflow_id 是 String Workflow ID,获取方式如下: 在“Agent开发”页面,左侧导航栏选择“工作台
提示词工程是一项将知识、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,以便简明易懂地说明这些技
练数据。 平台支持气象类数据集的加工操作,气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类清洗算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 科学计算 气象预处理 将二进制格式的气象数据文件转换成结构化JSON数据。 父主题: 数据集清洗算子介绍
如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 可以通过思维链的方式提高大模型在复杂推理任务中的准确率。 思维链是一种通过分步骤推理来提升大模型在复杂任务中表现的方法。通过引导模型思考问题的过程,可以使其在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:
用于判断文档重复度,根据特征N值计算文档内词语按N值组合后的重复此时,可通过以下两种算法比较结果是否大于特征阈值,大于特征阈值的文档删除。 top-gram过滤:计算重复最多的garm占总长度的比例,大于特征阈值则删除。 gram重复率过滤:计算所有重复的garm占总长度的比例,大于特征阈值则删除。