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如何评估微调后的盘古大模型是否正常 评估模型效果的方法有很多,通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果: Loss曲线:通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果,确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。
Agent应用实践 低代码构建多语言文本翻译工作流
时序数据:时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列,用于预测未来事件或趋势,过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据:回归分类数据包含多种预测因子(特征),用于预测连续变量的值,与时序数据不同,回归分类数据不要求数据具有时间顺序。 具体格式要求详见表1。
思维链 思维链 (Chain-of-Thought)是一种模拟人类解决问题的方法,通过一系列自然语言形式的推理过程,从输入问题开始,逐步推导至最终输出结论。
表1 推理SDK清单 SDK分类 SDK功能 支持语言 使用场景 推理SDK 对话问答(/chat/completions) Java、Python、Go、.NET、NodeJs 基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。
他身处一座繁华的城市,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。
无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验,都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建AI应用,加速领域和行业AI应用的落地。
、“你是一个财务分析师,请分析上述财务指标的趋势。” 父主题: 提示词写作进阶技巧
本场景的一个Loss曲线示例如下: 图1 Loss曲线 通过观察,该Loss曲线随着迭代步数的增加呈下降趋势直至稳定,证明整个训练状态是正常的。若Loss曲线呈现轻微阶梯式下降,为正常现象。
图文文本语言过滤 通过语种识别模型得到图文对的文本语种类型,“待保留语种”之外的图文对数据将被过滤。 图文去重 基于结构化图片去重 判断相同文本对应不同的图片数据是否超过阈值,如果超过则去重。 图片去重 通过把图片结构化处理后,过滤重复的图片/图文对数据。
表1 NLP大模型能力调测参数说明 参数 说明 搜索增强 搜索增强通过结合大语言模型与传统搜索引擎技术,提升了搜索结果的相关性、准确性和智能化。
支持区域: 西南-贵阳一 开发盘古大模型提示词工程 开发盘古大模型Agent应用 使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 低代码构建多语言文本翻译工作流 能力调测 盘古大模型提供了便捷的“能力调测”功能,用户可以体验平台预置的多种模型功能,如文本对话、科学计算功能。
什么是好的提示词 好的提示词内容明确且具体,能够指导语言模型稳定输出有效、无害的文本,帮助业务高效完成任务和达成任务目标。 接下来介绍几种常用的提示词写作常用方法论。
可以给数据集添加行业、语言和自定义信息。 数据集版权。训练模型的数据集除用户自行构建外,也可能会使用开源的数据集。数据集版权功能主要用于记录和管理数据集的版权信息,确保数据的使用合法合规,并清晰地了解数据集的来源和相关的版权授权。
语种过滤 通过语种识别模型得到文档的语言类型,筛选所需语种的文档。 全局文本去重 检测并去除数据中重复或高度相似的文本,防止模型过拟合或泛化性降低。 数据打标 预训练文本分类 针对预训练文本进行内容分类,例如新闻、教育、健康等类别,支持分析语种包括:中文、英文。
欢迎来到Python编程助手。请告诉我,你今天需要帮忙解决什么问题呢?” 在“对话体验 > 推荐问题”中,可填写推荐问题,也可单击“智能添加 > 确定”智能添加推荐问题。推荐问题至多配置3条。 例如,“请编写输出10以内的素数的Python代码”。
配置用户信息时,需要勾选“编程访问”,如果未勾选此项,会导致IAM用户无法使用盘古服务API、SDK。 图7 配置用户基本信息 将用户添加至创建用户组步骤中创建的用户组,单击“创建用户”,完成IAM用户的创建。
temperature参数可以影响语言模型输出的质量和多样性,但也不是唯一的因素。还有其他一些参数,如top_p参数也可以用来调整语言模型的行为和偏好,但不建议同时更改这两个参数。
步骤3:配置大模型节点 将大模型节点加入工作流,用于处理复杂的自然语言理解或生成任务。 步骤4:配置意图识别节点 配置该节点来分析用户输入,识别其意图,以便后续处理。 步骤5:配置提问器节点 配置一个提问器节点,用于向用户或系统提出问题,获取所需信息。
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