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场景 选择“区域中期海洋智能预测”。 训练类型 可根据科学计算大模型适用场景和建议选择“预训练”和“微调”。 基础模型 可以选择“预置模型”和“我的模型”,模型会自带时间分辨率,会根据预设的时间间隔处理和生成预测结果。 若训练类型为“预训练”,训练任务使用训练数据重新训练出与基础模型分辨率相同的模型。
在“加工详情”页签可以查看数据集的加工步骤和运行日志。 在“数据文件”页签可下载加工后的数据文件,可以与原始数据进行比对,查看加工前后的差异。 在“数据血缘”页签查看该数据集所经历的操作,如加工、发布操作。 上线后的加工数据集不支持编辑和删除操作。若执行该操作,需将数据集下线。
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大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
手工编排Agent应用 手工编排Agent应用流程 配置Prompt builder 配置插件 配置知识 配置开场白和推荐问题 调试Agent应用 父主题: 开发盘古大模型Agent应用
全球范围,纬度90N~-90S,经度0W~360E。 训练集和验证集均推荐使用>1个月的历史数据。 训练数据一般可通过公开数据集获取,例如ERA5。ERA5是由欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的全球气候的第五代大气再分析数据集,它覆盖从1940年1月至今的时间段,提供每小时的大气、陆地和海洋气候变量的估计值。
参数进行更新。这种方法通常会带来最优的模型性能,但需要大量的计算资源和时间,计算开销较高。 LoRA微调:在模型微调过程中,只对特定的层或模块的参数进行更新,而其余参数保持冻结状态。这种方法可以显著减少计算资源和时间消耗,同时在很多情况下,依然能够保持较好的模型性能。 基础模型 选择微调训练所用的基础模型,
已选择数据集配比”中,用户可以设置从数据集中抽取指定数量的数据用于训练。进行数据配比的目的是为了确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性,提升模型的泛化能力和性能。 图4 发布方式2 图5 数据集配比 设置发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型或三方大模型,为了使这些数据
已选择数据集配比”中,用户可以设置从数据集中抽取指定数量的数据用于训练。进行数据配比的目的是为了确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性,提升模型的泛化能力和性能。 图4 发布方式2 图5 数据集配比 设置发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型或三方大模型,为了使这些数据
例如,对于一些常见的问答场景(如常见百科问题),由于这些领域的相关数据广泛存在,模型通常能够较好地理解并生成准确回答。在这种情况下,通过调整提示词来引导模型的生成风格和细节,通常可以达到较好的效果。 业务逻辑的复杂性 判断任务场景的业务逻辑是否符合通用逻辑。如果场景中的业务逻辑较为简单、通用且易于理解,那么调整提示词是一个可行的方案。
在实际流程中,通过设定训练指标对模型进行监控,以确保效果符合预期。在微调后,评估用户模型,并进行最终优化,确认其满足业务需求后,进行部署和调用,以便实际应用。 科学计算大模型选择建议 科学计算大模型支持训练的模型类型有:中期天气要素预测模型、区域中期海洋智能预测模型。 中期天气要素预测模型选择建议:
你的回复“需要简洁精炼”、“仅包括最重要的信息”或“专注于主要结论”。 若希望模型输出遵循特定格式,可以在提示词中明确格式要求,或使用占位符和模板结构,让模型填充内容。例如: 请按照以下格式输出: 判断原因:xxx 最终结论:xxx 父主题: 提示词工程类
输入的变量值信息,可以通过“导入”功能进行上传。 图1 效果预览 单击“查看效果”,输出模型回复结果,用户可以基于预览的效果调整提示词文本和变量。 父主题: 撰写提示词
统一管,资产管理“全” ModelArts Studio大模型开发平台数据、模型、Agent应用在统一的入口进行管理,可以快速的掌握资产的使用情况、版本情况和溯源信息等。
配置Prompt builder,详见配置Prompt builder。 配置插件,详见配置插件。 配置知识,详见配置知识。 配置对话,详见配置开场白和推荐问题。 调试Agent应用,详见调试Agent应用。 Agent应用支持的模型类型为NLP大模型。 父主题: 手工编排Agent应用
可选择的要素参考表8中,提供的高空变量和表面变量。 num_ensembles 否 Long 集合数量。在气象预报中,集合预报是指对初始场加入一定程序的扰动,使其生成一组由不同初始场预报的天气预报结果,从而提供对未来天气状态的概率信息。这种方法可以更好地表达预报的不确定性,从而提高预报的准确性和可靠性。 取值范围:[2
数据集最大100万个文件,单文件最大10GB,整个数据集最大10TB。 图片+Caption 图片支持tar,Caption支持jsonl 图片+Caption指的是一张图片和与之相关的文字描述,Caption是对图片内容的简短说明或解释,帮助人们理解图片所表达的信息。 图片:图片以tar包格式存储,可以多个tar
为什么微调后的盘古大模型评估结果很好,但实际场景表现很差 为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好 数据量足够,为什么盘古大模型微调效果仍然不好 数据量和质量均满足要求,为什么盘古大模型微调效果不好