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如何分析大模型输出错误回答的根因 大模型的输出过程通常是一个黑盒,涉及数以亿计甚至千亿计的参数计算,虽然这些参数共同作用生成输出,但具体的决策机制并不透明。 可以通过在提示词中引导模型输出思考过程,或者在模型输出后追问模型,帮助我们分析错误的根因。例如: “我注意到你犯了xxx的错误,请解释得出该结论的原因。”
括海洋气象数据。 海洋气象数据通常来源于气象再分析。气象再分析是通过现代气象模型和数据同化技术,重新处理历史观测数据,生成高质量的气象记录。这些数据既可以覆盖全球范围,也可以针对特定区域,旨在提供完整、一致且高精度的气象数据。 再分析数据为二进制格式,具体格式要求详见表1。 表1
hon解释器预置插件。 “Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码,并获取结果。此插件为应用提供了强大的计算、数据处理和分析功能,用户只需将其添加到应用中,即可扩展功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型,并已完成模型的部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型
统计NLP大模型调用信息 针对调用的大模型,平台提供了统一的管理功能。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 单击左侧导航栏“调用统计”,选择“NLP”页签。 选择当前调用的NLP大模型,可以按照不同时间跨度查看当前模型的调用
h的请求信息。 412 Precondition Failed 未满足前提条件,服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大,服务器无法处理,因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求,服务器可能会关闭
预训练阶段:在这一阶段,模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础,如阅读理解、文本生成和情感分析,但它还未能针对特定任务进行优化。 针对预训练阶段,还可以继续进行训练,这一过程称为增量预训练。增量预训练是在已经完成的预训练的基础上继续
填写“数据集名称”和“描述”,可选择填写“拓展信息”。 拓展信息包括“数据集属性”与“数据集版权”: 数据集属性。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,
数据资产:用户已发布的数据集将作为数据资产存放在空间资产中。用户可以查看数据集的详细信息,包括数据格式、大小、配比比例等。同时,平台支持数据集的删除等管理操作,使用户能够统一管理数据集资源,以便在模型训练和分析时灵活调用,确保数据资产的规范性与安全性。 模型资产:平台提供的模型资产涵盖了
文本文档数据。支持上传常见文本格式,包括:txt、doc、docx、pdf、ppt、pptx格式。 表格数据。支持上传常见的表格文件格式,便于管理和分析结构化数据,包括:xlsx、xls、csv格式。 无论是文本文档、演示文稿,还是电子表格文件,用户都可以轻松地将数据导入知识库,无需额外的转换或格式处理。
提示词工程类 如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 如何让大模型按指定风格或格式回复 如何分析大模型输出错误回答的根因 为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决
prompt是与大模型或其他节点(如翻译插件)交互的核心,它直接影响工作流响应的准确性和效果。因此,效果评估与优化应从以下几个方面进行详细分析: 评估工作流响应的准确性:从工作流响应准确性维度看,本实践可以评估意图识别节点响应意图的准确性。本实践的意图识别节点包含文本翻译意图和其他意图。
如果您需要进行范围约束,或加强模型对已有信息的理解,可以进行提示:“结合xxx领域的专业知识...理解/生成...”、“你需要联想与xxx相关的关键词、热点信息、行业前沿热点等...生成...”,或者可以说明已有的信息是什么领域的信息,比如“以上是金融领域的新闻”、“以上是一篇xx领域的xxx文档”。
Trace Service,CTS)是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务,提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能,可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后,CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。
操作、离散条件、范围区间等条件的混合和嵌套)、日期操作,支持多表关联查询。 与非专业大模型相比,专业大模型针对特定场景优化,更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的专业大模型,以满足不同场景和需求。以下是
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。 海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据,涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容,帮助模型更好地理解和生成自然语言文本,适用于
新性;降低温度,会使输出内容更加遵循指令要求,但同时也会减少模型输出的多样性。 意图配置 意图1 配置相关意图关键字信息。 在意图输入框中输入意图描述信息,描述信息为针对该类别的描述语句或者关键词,也将作为大模型进行推理和分类的依据。意图数量为2 ~ 5个。 高级配置 提示词 高
购买周期计费,适用于可预估资源使用周期的场景。 按需计费模式:按需付费是后付费方式,可以随时开通/关闭对应资源,支持秒级计费,系统会根据云服务器的实际使用情况每小时出账单,并从账户余额里扣款。 父主题: 计费FAQ
析到公式应用再到最终解答的完整过程,帮助模型理解问题解决的逻辑。 引导模型分析:如果没有直接的示例或现有示例不适用,可以引导模型首先进行“详细分析”,然后再给出答案。这意味着在提示词中明确要求模型逐步分析问题的各个方面,帮助模型消耗更多的计算资源进行全面推理。这样,模型能够在多个
ocx、pptx、pdf等),方便导入至知识,为Agent应用提供个性化数据支持。 平台还提供全链路信息观测和调试工具,支持开发者深入分析Agent执行过程中的每个环节。通过对信息进行分层展示,帮助开发者优化AI应用的性能和稳定性,确保应用在不同环境下的顺畅运行。 对于低码开发者(具有一定代码开发经验的用户):
ython解释器插件”能够根据用户输入的问题自动生成Python代码,并执行该代码获取结果。此插件为Agent提供了强大的计算、数据处理和分析功能,用户只需将其添加到应用中,即可扩展功能。 自定义插件:为了满足更个性化的需求,平台允许开发者创建自定义插件,支持将API通过配置方式