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如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑: 数据安全和隐私保护:大模型涉及大量训练数据,这些数据是重要资产。为确保数据安全,需在数据和模型训练的全生命周期内,包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节,提供防篡改、数据隐私保护、加密、
示例如下: 去除“参考文献”以及之后的内容:\n参考文献[\s\S]* 针对pdf的内容,去除“0 引言”之前的内容,引言之前的内容与知识无关:[\s\S]{0,10000}0 引言 针对pdf的内容,去除“1.1Java简介”之前的与知识无关的内容:[\s\S]{0,10000}
针对不同的任务类型,所需数据量会所有不同。从经验上来说,对于简单的任务,数据量的要求会少一点,如3000到5000条;对于复杂的任务,需要的数据条数更大一些,如2万~10万条。在构造指令微调数据的成本可以接受的情况下,至少准备1万条以上指令微调数据为宜。 数据质量要求: 保证微调数据的正确性,多样性,复杂性。
数据发布功能通过数据评估和配比,确保发布的数据集满足大模型训练的高标准。这不仅包括数据规模的要求,还涵盖了数据质量、平衡性和代表性的保证,避免数据不均衡或不具备足够多样性的情况,进而提高模型的准确性和鲁棒性。 提高数据的多样性和代表性 通过合理的数据配比,帮助用户按特定比例组合多个数据
训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,通常情况下越小越好。 一般来说,一个正常的Loss曲线应该是单调递减的,即随着训练的进行,Loss值不断减小,直到收敛到一个较小的值。 频率加权交并比 频率加权交并比是指模型在预测多个类别时,对每个类别的交并比进行加权平均后得到的值,权重是每个类别
包年/包月和按需计费模式可针对不同业务需求进行选择: 对于长时间且稳定的业务需求,包年/包月模式通常更划算,因为它能提供更低的平均成本和一定的稳定性。 对于短期、突发或不可预测的业务需求,按需计费模式则更为合适,因为它提供了更高的灵活性和避免长期预付费可能带来的压力。 父主题: 计费FAQ
间差距的指标。该值越小,表示模型在表面(海表)变量的预测精度越高。 RMSE 均方根误差,衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的平方误差的平均值的平方根。该值越小,代表模型性能越好。 MAE 平均绝对误差,衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的绝对误差的平均值。该值越小,代表模型性能越好。
来了巨大的挑战。盘古NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手,显著提升了研发效率。 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
有经验的开发者,都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能,快速实现智能体应用的开发与落地,加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者(无代码开发经验的用户): 平台提供了Prompt提示词工程和插件自定义等功能,帮助用户在无需编写代码的情况下,
拟合度 拟合度是一种衡量模型对数据拟合程度的指标。数值范围为0到1,数值越接近1,表示模型对数据的拟合程度越好。 均方根误差 均方根误差是预测值与真实值之间差异的平方和的均值的平方根。它用于衡量模型预测值与实际值之间的偏差,数值越小,表明模型预测的精度越高。 平均绝对误差 平均绝对误差
接前文样例的内容,也可以约束只是让它学习参考样例的xxx生成思路、xxx风格、xxx生成方法等。 零样本 对于无样本的任务,可以采用让模型分步思考的方法来分解复杂推理或数学任务,在问题的结尾可以加上“分步骤解决问题”或者“让我们一步一步地思考”,以引导大模型进行逐步的推理和解答。
过滤文本长度不在“文本长度范围”内的图文对。一个中文汉字或一个英文字母,文本长度均计数为1。 图文文本语言过滤 通过语种识别模型得到图文对的文本语种类型,“待保留语种”之外的图文对数据将被过滤。 图文去重 基于结构化图片去重 判断相同文本对应不同的图片数据是否超过阈值,如果超过则去重。
选择“微调”。 基础模型 选择所需微调的基础模型。 训练参数 数据集 训练数据集。 类别特征列 指定使用LabelEncoder处理的字符串类型类别特征的列表。格式为["列名1","列名2"],默认设置为[],表示没有需要处理的类别特征。 LabelEncoder的作用是将类别特征转换为数值型特征,使模型能够处理这些特征。
训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,通常情况下越小越好。 一般来说,一个正常的Loss曲线应该是单调递减的,即随着训练的进行,Loss值不断减小,直到收敛到一个较小的值。 验证损失值 模型在验证集上的损失值。值越小,意味着模型对验证集数据的泛化能力越好。 获取训练日志 单
比如,当前是第三轮对话,数据中的问题字段需要包含第一轮的问题、第一轮的回答、第二轮的问题、第二轮的回答以及第三轮的问题,答案字段则为第三轮的回答。以下给出了几条多轮问答的数据样例供您参考: 原始对话示例: A:你是谁? B:您好,我是盘古大模型。 A:你可以做什么? B:我可以做很多事情,比如xxxx
与其他服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储数据和模型,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署,帮助用户快速创建和部署模型。
模型训练的标准,是数据工程中的核心环节。 数据清洗 通过专用的清洗算子对数据进行预处理,确保数据符合模型训练的标准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算子,例如去除噪声、冗余信息等,提升数据质量。 数据合成 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理,并根据设定的轮数生成
方面进行考虑: 业务数据的可获取性 考虑该任务场景的业务数据是否公开可获取。如果该场景的相关数据可以公开获取,说明模型在训练阶段可能已经接触过类似的语料,因此具有一定的理解能力。这时,通过调整提示词通常可以有效引导模型生成合理的回答。 例如,对于一些常见的问答场景(如常见百科问题
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深感敬佩。在宋朝的生活中,李晓也遇到了许多困难。他必须适应新的食物,新的气候,甚至新的疾病。但是,他从未放弃,他始终坚信,只要他坚持下去,他就能适应这个新的世界。在宋朝的生活中,李晓也找到了新的目标。他开始学习宋朝的书法,尝试理解这个时代的艺术。他还开始学习宋朝的医学,尝试理解这