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型)或纵向(不同训练数据训练的多个模型版本)对比来判断训练过程是否出现了问题。 人工评测:您可以采用人工评测的方式,参照目标任务构造评测集,通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。 父主题: 典型训练问题和优化策略
更高质量的数据,可以通过CoT(思维链)、self-instruct等方式批量调用大模型,来获取满足您要求的数据。 人工标注:如果以上两种方案均无法满足您的要求,您也可以使用“数据标注”功能,采用人工标注方式来获取数据。 父主题: 典型训练问题和优化策略
者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线:上升 Loss曲线平缓,保持高位:Loss保持平缓且保持高位不下降的原因可能是由于目标任务的难度较大,或者模型的学习率设置得过小,导致模型的收敛速度太慢,无法达到最优解。您可以尝试增大训练轮数或者增大学习率的方式来解决。 图4
用于支持上下文记忆的对话、搜索增强等场景。 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。
用于支持上下文记忆的对话、搜索增强等场景。 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。
源池 > 节点”,在当前设备节点操作列单击“激活”,节点状态将从“未激活”转为“已激活”。 进入“边缘资源池 > 资源池”,单击“创建”。填写资源池名称,选择“ModelArts边缘节点”,在“主控节点”处单击“添加”,选择要添加的主控节点,单击“确定”。 在“工作节点”处单击“
"role": "system", "content": "请用幼儿园老师的口吻回答问题,注意语气温和亲切,通过提问、引导、赞美等方式,激发学生的思维和想象力。" }, { "role": "user", "content":
/etc/hccn.conf,确保有如下回显网卡信息,则配置完成。 配置NFS网盘服务。 大模型采用镜像+模型分开的方式部署时,需要有一个节点来提供NFS网盘服务,创建部署时通过NFS挂载的方式访问模型。 父主题: 部署为边缘服务
然语言处理技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求,即使是复杂或模糊的查询,也能提供准确的响应。这种对话问答方式提高了知识获取效率,使智能客服系统更加人性化和有温度。 此外,盘古大模型还能够根据用户的行为和反馈不断学习和优化,进一步提升服务能力。它能
Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统、执行系统: 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。 任务执
Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统和执行系统。 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。 任务执
用于调整模型对新令牌(Token)的处理方式。即如果一个Token已经在之前的文本出现过,那么模型在生成这个Token时会受到一定的惩罚。当值为正数时,模型会更倾向于生成新的Token,即更倾向于谈论新的话题。 词汇重复度控制 用于调整模型对频繁出现的Token的处理方式。即如果一个Token在
用于调整模型对新令牌(Token)的处理方式。即如果一个Token已经在之前的文本出现过,那么模型在生成这个Token时会受到一定的惩罚。当值为正数时,模型会更倾向于生成新的Token,即更倾向于谈论新的话题。 词汇重复度控制 用于调整模型对频繁出现的Token的处理方式。即如果一个Token在
最大口令限制 用于控制聊天回复的长度和质量。 话题重复度配置 用于控制生成文本中的重复程度。 词汇重复度控制 用于调整模型对频繁出现的Token的处理方式。 历史对话保留轮数 选择“多轮对话”功能时具备此参数,表示系统能够记忆的历史对话数。 父主题: 调用盘古大模型
应工具,从而实现对应的功能。 AI助手具备以下核心功能: 大模型调用能力:AI助手可以根据特定的指令调用NLP大模型,以改变AI助手的回复方式,使其更好地响应用户的需求。例如,让AI助手表现得更加友好、专业,或者更加幽默。 多工具混合调用:AI助手可以集成不同功能的工具来解决问题
addTool(new AddTool()); agent.addTool(new SearchTool()); } 静态工具和动态工具的注册方式相同,通过addTool接口进行注册。 通过setMaxIterations可以设置最大迭代次数,控制Agent子规划的最大迭代步数,防止无限制的迭代或出现死循环情况。
数据清洗:您可以通过一些简单基础的规则逻辑来过滤异常数据,比如,去空、去重、字符串过滤等。同时,您也可以采用PPL(困惑度),或训练一个二分类模型等方式过滤脏数据。 数据增强:您可以通过一些规则来提升数据的多样性,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
一个key。 恰当的表述 可以尝试从英语的逻辑去设计提示词。 最好是主谓宾结构完整的句子,少用缩写和特殊句式。 应使用常见的词汇和语言表达方式,避免使用生僻单词和复杂的句式,防止机器理解偏差。 多用肯定句,少用否定句,比如“你不能A -> 你必须保证^A”,“你不能生成重复的问题
请参见《产品介绍》“模型规格 > 模型基础信息”章节。 presence_penalty 否 Float 用于调整模型对新Token的处理方式。即如果一个Token已经在之前的文本中出现过,那么模型在生成这个Token时会受到一定的惩罚。当presence_penalty的值为正
Content-Type:消息体的类型(格式),必选,默认取值为“application/json”。 X-Auth-Token:用户Token,可选,当使用Token方式认证时,必须填充该字段。用户Token请参考认证鉴权中的“Token认证”。 公有云API同时支持使用AK/SK认证,AK/SK认证是使用