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训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。
盘古仅提供技术能力,不对最终生成的内容负责,建议用户在使用服务的过程中,对模型生成的内容进行适当的审核和过滤,以保证内容的安全性。 父主题: 使用前必读
例如: 原始对话示例: A:xxx号话务员为您服务! A:先生您好,有什么可以帮助您的? B:你好,是这样的 B:我家里上不了网了 B:网连不上 A:先生,您家的网络无法连接是吗 A:请问您尝试重新插拔网线吗?
调用服务时会用到这些信息,请提前保存。 由于盘古大模型当前部署在“西南-贵阳一”区域,需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project id。 图1 获取user name、domain name、project id
模型调用:在模型部署后,用户可以通过模型调用功能快速访问模型的服务。平台提供了高效的API接口,确保用户能够方便地将模型嵌入到自己的应用中,实现智能对话、文本生成等功能。 父主题: 产品功能
资源配置 实例数 设置部署模型是所需的实例数,单次部署服务时,部署实例个数建议不大于10,否则可能触发限流导致部署失败。 基本信息 名称 设置部署任务的名称。 描述(可选) 设置部署任务的描述。 参数填写完成后,单击“立即部署”。 父主题: 部署科学计算大模型
获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型,参数值为“application/json”。
模型服务 支持选择用于启动推理作业的模型。 中期天气要素模型包括1h分辨率、3h分辨率、6h分辨率、24小时分辨率模型,即以起报时刻开始,分别可以逐1h、3h、6h、24h往后进行天气要素的预测。
灵活的定制化服务:对于文本类、图片类数据集,用户自定义数据格式,用户可以使用脚本灵活调整数据格式,以满足特定业务场景的需求。 提高训练效率:通过发布符合标准的数据集,用户可以大幅提升数据的处理效率,减少后续的调整工作,快速进入模型训练阶段。
在一个客户服务问答系统中,可以用特定领域(如电商、保险)的对话数据对预训练模型进行微调,使其更好地理解和回答与该领域相关的问题。 此外,针对微调训练任务,平台提供了两种微调方式: 全量微调:适合有充足数据并关注特定任务性能的场景。
ModelArts Studio大模型开发平台提供多种高效灵活的数据接入方式,支持本地上传、通过OBS服务将数据导入平台。平台支持的多种数据类型包括文本、图片、视频等,能够满足不同行业和业务需求的多样化数据接入方式。
本场景采用了下表中的推理参数进行解码,您可以在平台部署后参考如下参数调试: 表3 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制(max_token) 4096 温度(temperature) 0.3 核采样(top_p) 1.0 话题重复度控制(presence_penalty) 0 部署推理服务后
本场景采用了下表中的推理参数进行解码,您可以在平台中参考如下参数调试: 表3 问答模型的推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制(max_token) 4096 温度(temperature) 0.9 核采样(top_p) 0.4 话题重复度控制(presence_penalty) 0.3 部署推理服务后