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模型生成句子与实际句子在中词组层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 BLEU-4 模型生成结果和实际句子的加权平均精确率，数值越高，表明模型性能越好。 困惑度 用来衡量大语言模型预测一个语言样本的能力，数值越低，准确率也就越高，表明模型性能越好。 指标适用的任务场景 任务答案是相对
使用SDK前，需要安装“huaweicloud-sdk-core”和“huaweicloud-sdk-pangulargemodels”。 请在SDK中心获取最新的sdk包版本，替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在您的操作系统中下载并安装Maven，
失、浪费和管理不善的情况？在社会建设专项资金的使用情况中，应规范操作，加强管理，及时纠正和化解建设过程中的解释、调取和留置问题，严防管理漏洞，保证应用资金的安全性和真实性。同时，应建立完善的监管机制，严格管理，加强监督，加强专项资金使用情况的评估，加强对建设过程的监管和评估，节约
为什么微调后的模型，回答中会出现乱码 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。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： 数据质量：请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据，可以通过规则进行清洗。
通过模型对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行能力，通过与用户多轮对话，实现会议室预订场景。 环境准备 Java 1.8。 参考安装章节，完成基础环境准备。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties， 正确配置iam、pangu配置项。信息收集请参考准备工作。 # Copyright
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 多轮问答场景，为什么微调后的效果不好 数据量满足要求，为什么微调后的效果不好 数据量和质量均满足要求，为什么微调后的效果不好 数据量和质量均满足要求，Loss也正常收敛，为什么微调后的效果不好
imum_size=3)) 语义缓存（同步适配langchain语义缓存暂时不支持expire_after_write） 语义缓存是一种基于向量和相似度的缓存方法，它可以实现对数据的语义匹配和查询。语义缓存可以根据不同的向量存储、相似算法、评分规则和阈值进行配置，并且可以使用不同的词向量模型进行嵌入。
Default private int maximumSize = -1; 语义缓存：语义缓存是一种基于向量和相似度的缓存方法，它可以实现对数据的语义匹配和查询。语义缓存可以根据不同的向量存储、相似算法、评分规则和阈值进行配置，并且可以使用不同的词向量模型进行嵌入。 import com
但会减少内存消耗，且可能提高泛化能力。因此，批大小需要根据数据集的规模和特点，以及模型的复杂度和性能进行调整。同时，批大小还与学习率相关。学习率是指每次更新参数时，沿着梯度方向移动的步长。一般来说，批大小和学习率成正比。如果批大小增大，学习率也相应增大；如果批大小减小，那么学习率也应减小。
数据增强：在传统机器学习中，可以通过简单的重复上采样方式来扩充数据，但该方法不适用于大模型微调的场景，这将导致模型的过拟合。因此可以通过一些规则来扩充数据，比如：同义词替换、语法结构修改、标点符号替换等，保证数据的多样性。 基于大模型的数据泛化：您可以通过调用大模型（比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型）来获取
Memory（记忆）支持多种不同的存储方式和功能。 Cache缓存：是一种临时存储数据的方法，它可以提高数据的访问速度和效率。缓存可以根据不同的存储方式进行初始化、更新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询，通过向量和相似度的计算，实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储：
Memory（记忆）支持多种不同的存储方式和功能。 Cache缓存：是一种临时存储数据的方法，它可以提高数据的访问速度和效率。缓存可以根据不同的存储方式进行初始化、更新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询，通过向量和相似度的计算，实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储：
"target":"target内容"}，每一段需要准确完整的语义，符合主流价值观，并且文本中不能存在异常字符、分行异常等影响模型训练的问题。问题和答案需要匹配，且不能有空值。 文件类型为CSV：每一行代表一个问答对，确保每个问题和答案的数据都以逗号分隔，每行的数据完整且格式正确，文件中
数据量和质量均满足要求，为什么微调后的效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模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或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习
数据量和质量均满足要求，Loss也正常收敛，为什么微调后的效果不好 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： Prompt设置：请检查您使用的Prompt，对于同一个目标任务，建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT，才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格
数据中无异常样本：微调数据需要清洗和校验，滤除其中的噪声，尽可能保证回答中不存在异常数据。如空数据、重复、水印和异常字符等。 数据多样性：微调数据需要具有一定的多样性，多样性能增加任务的复杂度和难度，让模型能够处理不同的情况和问题，提升模型泛化性。例如，现在需要微调一个文案创作的模型，模型需要生成各个城市的宣传文案：
例如，在文档问答任务中，任务本质不是生成，而是抽取任务，需要让模型“从文档中抽取出问题的答案，不能是主观的理解或解释，不能修改原文的任何符号、字词和格式”， 如果使用“请阅读上述文档，并生成以下问题答案”，“生成”一词不是很恰当，模型会引入一些外部知识。 例如，在构造泛化问题的任务中，需
如何判断训练状态是否正常 判断训练状态是否正常，通常可以通过观察训练过程中Loss（损失函数值）的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线，来观察其变化趋势。一般
回答的风格或格式有特殊要求：虽然通用模型学习了相当可观的基础知识，但如果目标任务要求回答必须符合特定的风格或格式，这将造成和基础知识的数据分布差异。例如，需要模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
大模型概念类问题 大模型是什么 大模型的计量单位token指的是什么 大模型是否可以自定义人设 盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面
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