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确性要求更高。 多轮改写模型:对用户的问题进行多次改写,以增加召回内容的多样性。 检索工具数量:指在处理用户问题时,会检索出相关性最高的前N个工具。 历史信息处理策略 设置处理和利用用户历史对话信息的策略。 类型:对用户历史对话信息进行截断(truncation),用于控制传递给模型的上下文长度。
add_tool(AddTool()) agent.add_tool(SearchTool()) 静态工具和动态工具的注册方式相同,通过addTool接口进行注册。 通过set_max_iterations可以设置最大迭代次数,控制Agent子规划的最大迭代步数,防止无限制的迭代或出现死循环情况。
盘古-NLP-N2单场景模型-4K - - - - √ 盘古-NLP-N2单场景模型-32K - - - - √ 当前支持评估操作的模型需要经过SFT(有监督微调)后方可进行模型评估。 父主题: 模型能力与规格
令牌(Token)是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token,然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如,在英文中,有些组合单词会根据语义拆分,如overweight会被设计为2个token:“over”、“weight”。
输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。用户也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息,变量集是一个excel文件,每行数据是需要输入的变量值信息,可以通过“导入”功能进行上传。 图1 预览提示词效果 单击“查看效果”按钮,输出模型回复结果,用户可以根据预览效果调整提示词的文本和变量。 父主题: 撰写提示词
数据行数不小于10行,不大于50行。 数据不允许相同表头,表头数量小于20个。 数据单条文本长度不超过1000。 创建数据集时会对相关限制条件进行校验。 数据参考格式 图1 数据参考格式 图2 数据示例 创建提示词评估数据集 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 >
查询报销信息等功能。在构建此应用时,需要将预定会议室与创建在线文档等功能的API接口定义为一系列的工具,并通过AI助手,将这些工具与大模型进行绑定。当用户向AI助手提问时,大模型就会根据用户的问题自动规划调用相应工具,从而实现对应的功能。 AI助手具备以下核心功能: 大模型调用能
基于NLP-N2-基模型训练的单场景模型,可支持选择一个场景进行推理,如:搜索RAG方案等,具有4K上下文能力。 盘古-NLP-N2单场景模型-32K 32768 基于NLP-N2-基模型训练的单场景模型,可支持选择一个场景进行推理,如:搜索RAG方案等,具有32K上下文能力。 基于
号、乱码等字符。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: 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据,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
简要说明 传输加密(HTTPS) 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数据进行存储和保护。请参考OBS数据保护技术说明:https://support.huaweicloud.com/productdesc-obs/obs_03_0375
Tokens则小数点保留至后四位计算。 计费模式 模型订阅服务和推理服务提供包周期计费模式,属于预付费模式,即先付费再使用,按照订单的购买周期进行结算。因此,在购买之前,请确保您的账户余额充足。 训练与推理服务提供按需计费模式,属于后付费模式,即先使用再付费。费用根据训练服务实际消耗
训练数据集创建流程 数据是大模型训练的基础,提供了模型学习所需的知识和信息。大模型通过对大量数据的学习,能够理解并抽象出其中的复杂模式,从而进行精准的预测和决策。在训练过程中,数据的质量和多样性至关重要。高质量的数据能够提升模型对任务的理解,而多样化的数据则帮助模型更好地应对各种情
补说明 对任务进行补充说明,如补充任务要求、规范输出的格式等。将想要的逻辑梳理表达出来,会让生成效果更加符合预期。说明需要逻辑清晰、无歧义。 设计任务要求 要求分点列举: 要求较多时需要分点列举,可以使用首先\然后,或1\2\3序号分点提出要求。每个要求步骤之间最好换行(\n)分
数据管理”,单击界面右上角“创建数据集”。 图7 数据管理 在创建数据集弹出框中选择“创建一个新的数据集”,单击“创建”。 图8 创建数据集 在新建数据集页面,依据需要进行的训练任务,选择导入数据,填写基本信息。 导入数据 选择模型类型、训练类型、数据类型、导入格式以及数据来源。 表1 数据集路径说明 数据集训练类型
包含一个签名值,该签名值以请求者的访问密钥(AK/SK)作为加密因子,结合请求体携带的特定信息计算而成。通过访问密钥(AK/SK)认证方式进行认证鉴权,即使用Access Key ID(AK)/Secret Access Key(SK)加密的方法来验证某个请求发送者身份。 父主题:
问题三:存在重复数据。 删除重复数据。 略 略 训练模型 自监督训练: 不涉及 有监督微调: 本场景采用了下表中的微调参数进行微调,您可以在平台中参考如下参数进行训练: 表2 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小(batch_size) 8 训练轮数(epoch) 4 学习率(learning_rate)
N4-4K版本 1000条/每场景 ≥ 1万条/每场景 4096 10:1 训练数据需要依据不同任务场景进行构造。例如,当训练阅读理解任务时,需要选择一些包含大量阅读材料的数据进行训练。当训练广告文案生成任务时,训练数据则需要包含一定量的广告文案数据。 模型评估 一个评估数据集内,
创建模型评估数据集 在收集评估数据集时,应确保数据集的独立性和随机性,并使其能够代表现实世界的样本数据,以避免对评估结果产生偏差。对评估数据集进行分析,可以帮助了解模型在不同情境下的表现,从而得到模型的优化方向。 在“数据工程 > 数据管理”中创建“评测”类型的数据集作为评估数据集,数据集创建完成后需要执行发布操作。
"status": "requires_action" # status为requires_action表示他需要对这个action进行反馈,required_action中给出了Assistant的思考 } AI助手API参数说明 请求参数 表1 请求Header参数 参数
据。若微调数据的质量较差,那么可能会导致模型学习到一些错误或者不完整的信息,从而影响模型的准确性和可靠性。因此,不建议您直接使用低质量数据进行微调。 一份高质量的数据应具备以下几类特征: 数据与目标任务一致:微调数据应该与微调任务的目标和分布保持一致,反映出任务的实际要求。比如,