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您的数学成绩是55分,而语文成绩是56分。 AgentSessionSkill使用的大模型建议为N2-基础模型或者其他同等类型的模型。 父主题: Agent(智能代理)
谈,如果用户没有输入问题,我会介绍我自己和我的工作流程,等待用户的提问。 图1 创建AI助手 单击“立即创建”完成AI助手的创建工作。 父主题: AI助手
String 工具id。 tool_output String 调用工具产生的输出结果。 metadata String 调用接口信息。 父主题: AI助手
通过重试机制,在代码里检查返回值,碰到并发错误可以延时一小段时间(如2-5s)重试请求。 后端检查上一个请求结果,上一个请求返回之后再发送下一个请求,避免请求过于频繁。 父主题: 附录
低这些参数的值,降低过拟合的风险。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本出现了大量重复数据,或者数据多样性很差,则会加剧该现象。 父主题: 典型训练问题和优化策略
批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题: 提示词工程
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
推理参数设置:请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置,适当减小其中一个参数的值,可以提升模型回答的确定性,避免生成异常内容。 父主题: 典型训练问题和优化策略
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“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 父主题: 典型训练问题和优化策略
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
消息存储还可以支持多种过滤条件,如时间范围、用户标识、消息类型等,实现对话消息的筛选和分析。 Cache Vector History 父主题: Java SDK
消息存储还可以支持多种过滤条件,如时间范围、用户标识、消息类型等,实现对话消息的筛选和分析。 Cache Vector History 父主题: Python SDK
识问答,那么采用微调的手段确实能从一定程度上提升效果,但如果综合考虑训练的耗时和模型后续的持续迭代,采用搜索+问答的方案则更具性价比。 父主题: 典型训练问题和优化策略
用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后,CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法,请参见CTS快速入门。 父主题: 安全
况调整“学习率”的值,帮助模型更好收敛。 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。 父主题: 典型训练问题和优化策略
据质量差,比如数据存在噪声或者分布不均衡,导致训练过程不稳定。你可以尝试提升数据质量的方式来解决。 图5 异常的Loss曲线:异常抖动 父主题: 典型训练问题和优化策略
断训练过程是否出现了问题。 人工评测:您可以采用人工评测的方式,参照目标任务构造评测集,通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。 父主题: 典型训练问题和优化策略
小值。计算公式为:最小学习率=学习率*学习率衰减比率。 参数的选择没有标准答案,您需要根据任务的实际情况进行调整,以上建议值仅供参考。 父主题: 典型训练问题和优化策略
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
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