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Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment
考察模型逻辑 虽然模型的思考过程是个黑盒,但可以通过反问模型答案生成的逻辑或提问模型是否理解任务要求,考察模型生成的逻辑,提升模型思维过程的可解释性。 对于模型答案的反问 如果模型给出了错误的答案,可以反问模型回答的逻辑,有时可以发现错误回答的根因,并基于此修正提示词。 在反问时
供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型训练前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。 使用Token计算器的步骤如下: 登录盘古大模型套件平台。 在“服务管理”页面,单击页面右上角“Token计算器”。 在Token计算器中选择所需的模
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
如何判断训练状态是否正常 判断训练状态是否正常,通常可以通过观察训练过程中Loss(损失函数值)的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化趋势。一般
API NLP大模型 Token计算器
功能模型基于prompt来进行相关中控逻辑的判断,一般情况下能够满足绝大部分场景的需求。如果针对特别细分的垂域场景,且需要中控逻辑能够取得接近100%准确率的效果,则可以按照需求可以准备对应的中控分类数据。以简单的二分类场景为例,但中控逻辑可以非常复杂,可扩展到多场景分类。二分类的数据示例如下:
CoT思维链 对于复杂推理问题(如数学问题或逻辑推理),通过给大模型示例或鼓励大模型解释推理过程,可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例,让模型先学习后回答,在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例,新样例必须多样化、不能重复等
选择模型与训练方法 NLP大模型 NLP大模型主要用于处理和理解人类语言,能够实现对话问答、文案生成和阅读理解等任务,并具备逻辑推理、代码生成以及插件调用等高阶能力。 NLP大模型提供了基模型和功能模型两种类型: 基模型:已经在大量数据上进行了预训练,学习并理解了各种复杂特征和模
什么是AI助手 AI助手是一种基于NLP大模型构建的人工智能应用,它通过结合多种工具并利用大模型的对话问答、规划推理、逻辑判断等能力,来理解和回应用户的需求。 例如,需要构建一个企业助理应用,该应用需要具备预定会议室、创建在线文档和查询报销信息等功能。在构建此应用时,需要将预定会
没有很好地捕捉到数据特征,不能够很好地拟合数据。 损失函数 损失函数(Loss Function)是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数。它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。 推理相关概念 表2 训练相关概念说明
进阶技巧 设置背景及人设 理解底层任务 CoT思维链 考察模型逻辑 父主题: 提示词写作实践
\"relation_operator\":\"名称与内容的逻辑关系\"}],\"having_filters\":[{\"value\":[\"值内容\"],\"caption\":\"度量名称\",\"relation_operator\":\"名称与内容的逻辑关系\"}]},\"orders\":
llmConfig); // 设置回调处理逻辑 pangu.setStreamCallback(new StreamCallBackImp()); pangu.ask("写一篇200字的散文").getAnswer(); // 构造回调函数(以log打印为例,业务可自定义) @Slf4j
详情请参见区域和可用区。 可用区(AZ,Availability Zone) 一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合,有独立的风火水电,AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连,以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目
了事件流的封装。消息内容、工具调用等通过不同的事件类型区分。 通过如下接口为Agent添加流式输出的回调: /** * 设置流式接口回调函数 * * @param streamAgentCallback 事件流回调 */ void setStreamCallback(StreamAgentCallBack
的应用。随着模型的进化和理解能力的提升,尽管在简单任务中模糊的指示也会取得较好的效果,但对于规则越复杂的任务,越需要应用这些技巧来输出一个逻辑自洽、清晰明了的指令。 提示词是什么 提示词也称为Prompt,是与大模型进行交互的输入,可以是一个问题、一段文字描述或者任何形式的文本输入。
用和集成盘古大模型的各类接口,确保在不同场景中灵活应用这些强大的模型能力,加速业务开发进程。 API文档 概述 NLP大模型 Token计算器 02 购买 了解盘古大模型的计费信息、购买准备工作以及相关操作步骤,您将能够顺利完成华为账号注册、购买与开通盘古大模型服务,并有效配置访
模型都能以高准确率完成任务,为用户提供高质量的输出结果。 这种卓越的表现源于其先进的算法和深度学习架构。盘古大模型能够深入理解语言的内在逻辑与语义关系,因此在处理复杂语言任务时展现出更高的精准度和效率。这不仅提高了任务的成功率,也大幅提升了用户体验,使盘古大模型成为企业和开发者构建智能应用的首选。
相关的输出,提高模型在特定任务中的表现。 提示词工程 AI助手 - 通过大模型搭建Agent应用,并结合多种工具,实现对话问答、规划推理和逻辑判断功能。 AI助手 应用开发SDK - 通过应用开发SDK提供的大模型调用、提示词模板、记忆、技能、智能代理等功能模块,快速开发大模型应用。