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设置背景及人设 背景: 模型基于简单prompt的生成可能是多范围的各方向发散的,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
设置候选提示词 用户可以将效果较好的提示词设为候选提示词,并对提示词进行比对,以查看其效果。 每个工程任务下候选提示词上限9个,达到上限9个时需要删除其他候选提示词才能继续添加。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发
盘古大模型是否可以自定义人设 大模型支持设置人设,在用户调用文本对话(chat/completions)API时,可以将“role”参数设置为system,让模型按预设的人设风格回答问题。 以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题: { "messages": [
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面,参考表1完成训练参数设置。 其中,“训练参数”展示了各场景涉及到的全部参数,请根据具体前端页面展示的参数进行设置。 表1 CV大模型微调参数说明 参数分类 训练参数 说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。
量信息,候选提示词中关联的变量也会进行展示,候选提示词相关操作请参见设置候选提示词。 同一个提示词工程中,定义的变量不能超过20个。 在“模型”区域,单击“设置”,设置提示词输入的模型和模型参数。 图4 模型设置 父主题: 撰写提示词
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面,参考表1完成训练参数设置。 其中,“数据配置”展示了各训练数据涉及到的全部参数,请根据具体前端页面展示的参数进行设置。 表1 科学计算大模型中期天气要素预测微调训练参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 训练配置
在“创建训练任务”页面,参考表1完成训练参数设置。 表1 NLP大模型预训练参数说明 参数分类 训练参数 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。 训练类型 选择“预训练”。 基础模型 选择预训练所需的基础模型,可从“已发布模型”或“未发布模型”中进行选择。 高级设置 ch
配置一个提问器节点,用于向用户或系统提出问题,获取所需信息。 步骤6:配置插件节点 将外部API等集成到工作流中,以扩展功能或调用外部接口。 步骤7:配置判断节点 设置条件判断逻辑,根据不同情况分支到不同的流程路径。 步骤8:配置代码节点 配置自定义代码逻辑,用于处理特定的业务需求或复杂运算。 步骤9:配置消息节点
获取任务ID参数值。 在Postman中新建一个GET请求,填入域名(将获取调用路径中获取的URL去除末尾的“/tasks”即为该域名),设置请求Header参数和任务ID参数。单击Postman界面的“Send”发送请求,以获取科学计算大模型的调用结果。 查询科学计算大模型调用详情API
403 Forbidden 请求被拒绝访问。 返回该状态码,表明请求能够到达服务端,且服务端能够理解用户请求,但是拒绝做更多的事情,因为该请求被设置为拒绝访问,建议直接修改该请求,不要重试该请求。 404 Not Fou 所请求的资源不存在。 建议直接修改该请求,不要重试该请求。 405
工作流”,在所需工作流中单击“ > 复制ID”。 conversation_id 是 String 会话ID,唯一标识每个会话的标识符,可将会话ID设置为任意值,使用标准UUID格式。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面,参考表1完成训练参数设置。 其中,“训练参数”展示了各场景涉及到的全部参数,请根据具体前端页面展示的参数进行设置。 表1 预测大模型微调参数说明 参数分类 训练参数 说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。
在“调用路径”页面,单击“复制路径”即可获取调用路径。 其中,conversation_id参数为会话ID,唯一标识每个会话的标识符,可将会话ID设置为任意值,使用标准UUID格式。 图2 获取工作流调用路径-2 使用Postman调用API 获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST
训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,根据实际情况调整训练参数,帮助模型更好学习。 Prompt设置:请检查您使
删除符合自定义正则表达式的数据。 自定义关键词过滤 剔除包含关键词的数据。 敏感词过滤 对文本中涉及黄色、暴力、政治等敏感数据进行自动检测和过滤。 文本长度过滤 按照设置的文本长度,保留长度范围内的数据进行。 冗余信息过滤 按照段落粒度,删除文本中的冗余信息,不改变数据条目。 例如目录封面、图注表注、标注说明、尾部信息、冗余段落和参考文献等。
属的问题,模型生成的结果不完整,出现了异常截断。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 推理参数设置:请检查推理参数中的“最大Token限制”参数的设置,适当增加该参数的值,可以增大模型回答生成的长度,避免生成异常截断。请注意,该参数值存在上限,请结合目标任务的实际需要以及模型支持的长度限制来调整。
因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当增大“训练轮次”的值,或根据实际
于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 数据
清洗。 训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而导致过拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 推理参数设置:请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置,适当减小其中一个
推理参数设置:请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数的设置,适当增大其中一个参数的值,可以提升模型回答的多样性。 数据质量:请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据,可以通过规则进行清洗。 训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而