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为什么微调后的模型,回答总是在重复某一句或某几句话 当您将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,模型生成了复读机式的结果,即回答中反复出现某一句话或某几句话。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“话题重复度控制”或“
为什么微调后的模型,只能回答在训练样本中学过的问题 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中的问题,模型生成的结果很好,一旦输入了一个从未出现过的数据(目标任务相同),回答却完全错误。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: 训练参数设置:您可以通过绘
创建一个训练数据集 训练数据集是用于模型训练的实际数据集。通常,通过创建一个新的数据集步骤,可以生成包含某个特定场景数据的数据集。例如,这个数据集可能只包含用于训练摘要提取功能的数据。然而,在实际模型训练中,通常需要结合多种任务类型的数据,而不仅限于单一场景的数据。因此,实际的训
用于评估模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度,数值越高,表明模型性能越好。 BLEU-2:机器翻译、⽂本摘要等生成类任务常用的评价指标。用于评估模型生成句子与实际句子在中词组层面的匹配度,数值越高,表明模型性能越好。 BLEU-4:机器翻译、⽂本摘要等生成类任务常用的评价指
通过将大模型与盘古搜索结合,可以有效解决数据的时效性问题。当用户提出问题时,模型先通过搜索引擎获取最新的信息,并将这些信息整合到大模型生成的答案中,从而提供既准确又及时的答案。 登录盘古大模型套件平台,在左侧导航栏中选择“能力调测”。 单击“多轮对话”页签,选择使用N2系列模
用来标识每个响应的唯一字符串。 created Integer 响应生成的时间。 choices Array of choices objects 生成的文本列表,包含以下属性: message:生成的文本内容。 index:生成的文本在列表中的索引,从0开始。 usage usage object
种任务的基础,包括但不限于阅读理解、文本生成和情感分析等,但不具备对话问答能力。 功能模型:功能模型是在基模型的基础上经过微调,专门适应特定任务,并具备对话问答的能力。经过特定场景优化的功能模型能够更有效地处理文案生成、阅读理解、代码生成等任务。 专业大模型:针对特定场景优化的大
”、“天空为什么是蓝色的?” 说明:对任务要求的补充说明。如:“有冒险、友情等元素”、“生成文本少于200字” 上下文:提供角色、示例、外部信息等,供大模型参考。 提示工程是什么 大模型生成文本的过程可视为一个黑盒,同一模型下对于同一个场景,使用不同的提示词也会获得不同的结果。提
基于NLP-N1-基模型训练的基础功能模型,具备文案生成、多轮对话、实体抽取、翻译、知识问答等大模型通用能力,具有32K上下文能力,可外推至128K。 盘古-NLP-N2-基础功能模型-4K 4096 基于NLP-N2-基模型训练的基础功能模型,具备文案生成、多轮对话、实体抽取、翻译、知识问答等大模型通用能力。
评估完成后,进入“评估报告”页面,可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中,“预期结果”即为变量值(问题)所预设的期望回答,“生成结果”即模型回复的结果。通过比较“预期结果”与“生成结果”的差异可以判断提示词效果。 图3 查看评估报告 父主题: 批量评估提示词效果
表1 规则打分指标 指标名称 说明 BLEU-1 模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度,数值越高,表明模型性能越好。 BLEU-2 模型生成句子与实际句子在中词组层面的匹配度,数值越高,表明模型性能越好。 BLEU-4 模型生成结果和实际句子的加权平均精确率,数值越高,表明模型性能越好。
选择评估使用的变量数据集和评估方法。 数据集:根据选择的数据集,将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词,输入模型生成结果。 评估方法:根据选择的评估方法,对模型生成结果和预期结果进行比较,并根据算法给出相应的得分。 图3 创建评估 输入评估名称和描述。 图4 输入评估名称 单击
采用规则将无监督数据构建为有监督数据的常用方法 规则场景 说明 文本生成:根据标题、关键词、简介生成段落。 若您的无监督文档中含标题、关键词、简介等结构化信息,可以将有监督的问题设置为“请根据标题xxx/关键性xxx/简介xxx,生成一段不少于xx个字的文本。”,将回答设置为符合要求的段落。
写作示例 意图匹配 面试问题生成 父主题: 提示词写作实践
等。您可以通过这些元素来更好地指导模型,并因此获得更好的结果。提示词主要包含以下要素: 指令:想要模型执行的特定任务或指令。如总结、提取、生成等。 上下文:包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应。 输入数据:用户输入的内容或问题。 输出指示:指定输出的类型或格式。
使用AK/SK对请求进行签名,也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 如果之前没有生成过AK/SK,可登录“我的凭证”界面,选择“访问密钥 > 新增访问密钥”来获取。 签名SDK只提供签名功能,与服务提供的SDK不同,使用时请注意。
Id即为AK,Secret Access Key即为SK,AK和SK需要妥善保存,避免泄露导致安全风险,如果不慎丢失,需要及时删除,并重新生成。 使用SDK调用盘古API。 进入“开发体验馆 Codelabs”页面,查看盘古API场景示例如下。 图14 开发体验馆 选择要调用的场
比较候选提示词信息的差异性,可以单击开启“高亮展示差异点”。 图3 高亮差异点 下拉页面至“提示词效果比较”模块,比较提示词的效果,输入相同的变量值,查看两个提示词生成的结果。 图4 比较提示词的效果 父主题: 横向比较提示词效果
的评估资源。 打分模式:当前版本打分模式仅支持基于规则,用户不可选,且暂无人工打分。基于规则打分:使用预置的相似度或准确率打分规则对比模型生成结果与真实标注的差异,从而计算模型指标。 评估数据: 选择已创建并发布的评估数据集。 基本信息: 输入任务的名称和描述。 单击“立即创建”,创建一个模型评估任务。
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