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发效率。 盘古大模型能够根据用户给定的题目,快速生成高质量的代码,支持Java、Python、Go等多种编程语言。它不仅能够提供完整的代码实现,还能够根据用户的需求,进行代码补全和不同编程语言之间的改写转化。 借助盘古大模型,程序员可以更加专注于创新和设计,而无需过多关注繁琐的编
安装依赖的组件包, pip install pangu_kits_app_dev_py gradio python-docx。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties, 正确配置iam和pangu配置项。信息收集请参考盘古应用开发SDK使用前准备。 # # Copyright
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重复惩罚(repetition_penalty)是在模型训练或生成过程中加入的惩罚项,旨在减少重复生成的可能性。通过在计算损失函数(用于优化模型的指标)时增加对重复输出的惩罚来实现的。如果模型生成了重复的文本,它的损失会增加,从而鼓励模型寻找更多样化的输出。 Prompt工程相关概念 表3 Prompt工程相关概念说明
人工评测来评判,BLEU指标只能作为参考。 指标的缺陷 BLEU指标只考虑n-gram词的重叠度,不考虑句子的结构和语义。 模型优化建议 如何基于指标的分值对训练任务进行调整:一般横向比较两个模型时,可以参考该指标。然而,指标没有一个明确的阈值来指示何时模型效果差。因此,单靠该指标无法直接决定任务的调整策略。
的作用。 在调用盘古API前,需要先使用“获取Token”接口,获取Token值,再将Token值传入盘古API的请求header参数中,实现盘古服务在接收到用户的API请求时进行身份验证。 关于Token有效期的详细说明请参见获取IAM用户Token(使用密码)。 获取token步骤如下:
print(f"{retrieved_tools}, {query}") return retrieved_tools 上述tool_provider中,实现了provide接口,可以利用工具检索的返回动态构建出工具列表,同时也可以加一些后处理工作,例如根据黑白名单做工具的过滤。 与上述的too
log.info("{} {}", query, retrievedTools); } } 其中,toolProvider中实现了provide接口,可以利用工具检索的返回动态构建出工具列表,同时也可以加一些后处理工作,如根据黑白名单做工具的过滤。 与上述的tool
ment_id} (/chat/completions在SDK代码中已进行设置)。 盘古大模型API调用URL获取方式详见《API参考》“如何调用REST API” sdk.llm.pangu.iam.url sdk.llm.pangu.iam.domain sdk.llm.pangu
在生产环境下,agentSession建议在外部持久化,而不是在内存中 * 如果使用AssistantAPI,华为会提供持久化能力,不需要自行实现 */ private static final Map<String, AgentSession> agentSessionMap =
{} || llmResp ----> {}", callBackId, llmResp); } } 多轮对话问答:传递历史问答记录,实现多轮对话问答能力,同时支持自定义参数问答、流式问答。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms
到了宋朝。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。他遇到了一位名叫赵敏拿来的小