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引入为这一问题提供了有效解决方案。 盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数据库中,利用先进的自然语言处理技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求,即使是复杂或模糊的查询,也能提供准确的响应。这种对话问答方式提高了知识获取效率,使智能客服系统更加人性化和有温度。
模型调用成功后,有两种方式可以查看模型的调用量。 通过“服务管理”功能查看调用量:查看具体某个模型的调用总量、调用成功量、调用失败量,且可按时间进行筛选。 通过“运营面板”功能查看调用量:查看全部模型访问总数、模型回复时的响应时长、兜底回复比例以及输入/输出token信息。 通过“服务管理”功能查看调用量
>=1 数据集进行分批读取训练,设定每个批次数据的大小。 一般来说,批大小越大,训练速度越快,但会占用更多的内存资源,且可能导致收敛困难或过拟合。批大小越小,训练速度越慢,但会减少内存消耗,且可能提高泛化能力。因此,批大小需要根据数据集的规模和特点,以及模型的复杂度和性能进行调整。同时
ken代表模型处理和生成文本的基本单位,它可以是一个单词、字符或字符的片段。模型的输入和输出都会被转换成Tokens,并根据模型的概率分布进行采样或计算。了解Token的消耗和费用计算规则,用户可以更准确地预测和控制训练成本,提高预算管理效率。训练服务的费用按实际消耗的Token
训练方式 全量微调:在模型有监督微调过程中,对大模型的全部参数进行更新。这种方法通常会带来最优的模型性能,但需要大量的计算资源和时间,计算开销较高。 局部微调(LoRA):在模型微调过程中,只对特定的层或模块的参数进行更新,而其余参数保持冻结状态。这种方法在很多情况下可以显著减少
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。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、案例库和FAQ库等,可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可
基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 通用文本(文本补全)(/text/completions) Java、Python、Go、.NET、NodeJs 给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全,还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用
启用模型内容审核 内容审核是文本的检测技术,可自动检测涉黄、涉暴、违规等内容,对用户向模型输入的内容、模型输出内容进行内容审核,帮助客户降低业务违规风险。 授权使用华为云内容审核,有效拦截大模型输入输出的有害信息,保障模型调用安全。 授权后,在调用盘古大模型能力时,模型的输入和输
模式。这些模型可作为各种任务的基础,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
> 资产管理”中查看购买的模型资产和模型推理资产。 图1 查看模型资产 图2 查看模型推理资产 续订模型推理资产 模型推理资产到期后,可以进行续订操作。 在“平台管理 > 资产管理 > 模型推理资产”中单击操作列“续订”执行续订操作。 图3 续订模型推理资产 扩容模型推理资产 推
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? B:是的,我试了 B:还是不行 拼接后的微调数据格式示例: {"context": ["xxx号话务员为您服务! 先生您好,有什么可以帮助您的?", "你好,是这样的 我家里上不了网了
创建提示词评估任务 选择候选提示词进行批量自动化评估。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”,进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程名称,跳转工程任务下候选提示词页面。 图1 提示词工程 选中需要评估的候
获取数据清洗模板 在清洗数据时,用户可以通过组合不同的数据清洗算子来实现数据清洗功能。此外,平台还提供多种数据清洗模板,用户可以直接套用这些模板进行数据清洗。 数据清洗模板获取方式如下: 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据清洗”,进入“清洗模板”页面,在该页面查看预置的数据清洗模板。
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
模型经过量化压缩后,不支持评估操作,但可以进行部署操作。 创建模型压缩任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型压缩”。 单击界面右上角“创建压缩任务”,进入创建压缩任务页面。 图1 模型压缩 选择需要进行压缩的模型执行模型压缩,压缩策略为“INT8
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查看效果。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”,进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务操作栏中的“撰写”。 图1 撰写提示词
迁移盘古大模型 模型训练完成后,可以通过迁移(导入模型、导出模型)功能将本局点训练的模型导出,或将其他局点训练的模型导入本局点进行使用。 支持迁移操作的模型可以在“模型开发 > 模型管理 > 我的模型”中查看。 图1 模型管理 导入/导出模型 以从环境A迁移模型到环境B为例: 登
多轮对话 功能介绍 基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 URI POST /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/chat/completions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
预警:数据集中,有效数据占总体数据的比例在40%-80%之间,表示数据质量较差,提示需要进行优化。 告警:数据集中,有效数据占总体数据的比例低于40%,表示数据质量极差,提示需要进行优化。 表3 合规度校验规则说明 校验项 说明 个人隐私 校验数据中是否存在个人隐私信息,例如
其中模型能力的更新需要准备大量的数据及消耗大量的计算资源,而通过提示工程,可以在不对模型能力进行更新的前提下,有效激发模型能力。 “提示词撰写” 和“提示工程”有什么区别 提示词撰写实际上是构建一些问答对数据,用于模型的训练,会更新模型参数,而提示工程不涉及模型训练,仅通过提示词的优化来达到提升模型输出效果的目标。