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盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型,结合了大数据预训练和多源知识,借助持续学习不断吸收海量文本数据,持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外,盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性,可在智能客服、创意
大模型开发基本流程介绍 大模型(Large Models)通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理(NLP)等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤: 数据集准备:大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此,数据集准备是模型开发的第一步。
使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古预置NLP大模型进行对话问答,包含两种方式:使用“能力调测”功能和调用API接口。 您将学习如何使用“能力调测”功能调试模型超参数、如何调用盘古NLP大模型API以实现智能化对话问答能力。 准备工作 请确保您
无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习 一般来说,建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识,但预训练对数据量的要求较大,如果您的无监督文档量级过小,达不到预训练要求,您可以通过一些手段将其转换为有监督数据,再将转换后的领域知识与目标任务数据混合,使用微调的方式让模型学习。
如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案,不同的场景,有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响: 目标任务的难度:如果目标任务的难度较低,模型能较容易的学习知识,那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之,若任务较复杂,那么可能就需要更多的训练轮数。
如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优 推理参数(解码参数)是一组用于控制模型生成预测结果的参数,其可以用于控制模型生成结果的样式,如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前,平台支持的推理参数包括:温度、核采样以及话题重复度控制,如下提供了这些推理参数的建议值和说明,供您参考:
调用应用 Agent开发平台支持将创建好的应用进行API调用。在调用应用前,请先参考手动编排应用,完成创建应用操作。 获取调用路径 应用的调用路径获取步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,单击“Agent开发”,进入Agent开发平台。 在“工作台 > 应用”页面,单击所需应用的“