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LLMRespOpenAI result = llm.ask("你好"); 上述moduleVersion根据实际情况传值,也可以使用代码进行url和key的配置: final OpenAI llm = new OpenAI(LLMConfig.builder() .ll
配比和管理等功能。该套件能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力,对原始数据进行优化,确保其质量和一致性。同时,数据工程套件还提供强大的数据存储和管理能力,为大模型训练提供高质量的数据支撑。 模型开发套件 模型开发套件
些要求,需要在该领域的数据集上进行微调,以增强模型的泛化能力。 回答的风格或格式有特殊要求:虽然通用模型学习了相当可观的基础知识,但如果目标任务要求回答必须符合特定的风格或格式,这将造成和基础知识的数据分布差异。例如,需要模型使用某银行客服的口吻进行线上问答,此时需要使用符合该银
训练损失值(Training Loss)是一种衡量模型预测结果和真实结果差距的指标,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。以下给出了几种正常的Loss曲线形式: 图2 正常的Loss曲线:平滑下降 图3 正常的Loss曲线:阶梯下降
根据不同的存储方式进行初始化、更新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询,通过向量和相似度的计算,实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储:是一种将数据转换为数学表示的方法,它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找
根据不同的存储方式进行初始化、更新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询,通过向量和相似度的计算,实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储:是一种将数据转换为数学表示的方法,它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找
且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析,盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式,无论是在词汇使用、语法结构,还是语义理解上,都能达到令人满意的精度。此外,模型具备自我学习和不断进化的能力,随着新数据的持续输入,其性能和适应性不断提升,确保在多变的语言环境中始终保持领先地位。
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。 通过上述指令,将一个推理任务拆解分步骤进行,可以降低推理任务的难度并可以增强答案可解释性。另外,相比直接输出答案,分步解决也容许大模型有更多的“思考时间”,用更多的计算资源解决该问题。
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者计算。 user 否 String 用于代表用户的唯一标识符,字符串长度最大64,最小1。 temperature 否 Float
/{project_id}/deployments/{deployment_id} (/chat/completions在SDK代码中已经进行了设置)。 IAM endpoint需要根据服务所在的区域正确配置,参考帮助文档“终端节点”章节查找。 参考IAM帮助文档,获取账号相关信息。
都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调(LoRA)是一种优化技术,用于在深度学习模型的微调过程中,只对模型的一部分参数进行更新,而不是对所有参数进行更新。这种方法可以显著减少微调所需的计算资源和时间,同时保持或接近模型的最佳性能。 过拟合 过拟合是指为了得到一致假设而使假设
数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大,则会加剧该现象。此外,若可预见实际场景会不断发生变化,建议您定期更新训练数据,对模型进行微调更新。 父主题: 典型训练问题和优化策略
务本身需要生成的长度已经超过模型上限,建议您替换可支持更长长度的模型。 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常截断的数据,可以通过规则进行清洗。 父主题: 典型训练问题和优化策略
Document(r'报告.docx') documents = [d.text for d in doc.paragraphs] # 对文档进行摘要 skill = DocSummaryMapReduceSkill(LLMs.of("pangu")) summarize = skill
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
agentSession; } 单步执行 有时并不希望Agent完全自主执行,在某些关键节点,让用户先进行确认,确认后再执行,或者用户对模型的结果有异议或者想法有变化,想对当前结果进行更改。此时可以单步运行Agent: /** * 单步执行Agent,提供干预能力 * * @param
List<String> docs = TextSplitter.splitByChars(context, "\n", 1000); // 对文档进行摘要 DocSkill skill = Skills.Document.newDocSummarizeMapReduceSkill(LLMs
AddTool()); agent.addTool(new 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setMaxIterations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。
语义缓存是一种基于向量和相似度的缓存方法,它可以实现对数据的语义匹配和查询。语义缓存可以根据不同的向量存储、相似算法、评分规则和阈值进行配置,并且可以使用不同的词向量模型进行嵌入。 from pangukitsappdev.api.memory.cache.cache_config import
语义缓存:语义缓存是一种基于向量和相似度的缓存方法,它可以实现对数据的语义匹配和查询。语义缓存可以根据不同的向量存储、相似算法、评分规则和阈值进行配置,并且可以使用不同的词向量模型进行嵌入。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.embedings.Embeddings;