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练时,任务被分配到多个工作节点上进行并行处理,每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点(如worker-0表示第一个工作节点)进行筛选查看。 图2 获取训练日志 训练异常定位方法 父主题: 训练三方大模型
练时,任务被分配到多个工作节点上进行并行处理,每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点(如worker-0表示第一个工作节点)进行筛选查看。 图2 获取训练日志 父主题: 训练图像问答大模型
主要考验模型的知识记忆能力和文本理解能力。具体可分为通用能力和行业能力。 通用能力:主要包含通用领域的数据集评测任务,如文本分类、逻辑推理、情感分析、问答系统等任务。 行业能力:主要包含特定领域的数据集评测任务,如金融实体识别、金融文本分类、金融内容生成等任务。 模型评测维度与标准: 完整性:确定大模型的响应是否完全解决用户的问题。
主要考验模型的知识记忆能力和文本理解能力。具体可分为通用能力和行业能力。 通用能力:主要包含通用领域的数据集评测任务,如文本分类、逻辑推理、情感分析、问答系统等任务。 行业能力:主要包含特定领域的数据集评测任务,如金融实体识别、金融文本分类、催收意图识别等任务。 模型评测维度与标准: 完整性:确定大模型的响应是否完全解决用户的问题。
cce评测服务启动配置参数说明如下: pangu.studio.evaluation.import.casesets.max.number: 所有评测任务数据集最大数量,默认100条,上限与数据集所在的OBS桶容量相关 pangu.studio.evaluation.import
综合能力是计算所有数据集通过率的加权平均数。 表3 Deepseek大模型人工评测指标说明 评测指标(人工评测) 指标说明 准确性 模型生成答案正确且无事实性错误。 average 模型生成句子与实际句子基于评估指标得到的评分后,统计平均得分。 goodcase 模型生成句子与实际句子基于评估指标得到的评分后,统计得分为5分的占比。
练时,任务被分配到多个工作节点上进行并行处理,每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点(如worker-0表示第一个工作节点)进行筛选查看。 图2 获取训练日志 父主题: 训练图像搜索模型
除操作。开始和结束节点为必选节点,无法删除。 图9 节点的重命名、复制、删除操作 配置“开始”节点。单击“开始”节点,该节点已默认配置query参数,表示用户输入的内容。参考图10完成参数配置,单击“确定”。 图10 配置“开始”节点 配置“判断”节点,判断用户是否上传文档。 鼠
ACC ACC(异常相关系数,距平相关系数,Anomaly Correlation Coefficient)是一个重要的统计指标,用于衡量预报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。 ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异,其值范围从-1到1,
除操作。开始和结束节点为必选节点,无法删除。 图9 节点的重命名、复制、删除操作 配置“开始”节点。单击“开始”节点,该节点已默认配置query参数,表示用户输入的内容。当前场景下无需新增参数,单击“确定”。 图10 配置开始节点 配置“大模型”节点,从用户输入中进行问题提取,解析出用户的问题,并用json格式输出。
内容,推荐在需要结合上下文相关性、并对用户意图理解场景中使用。 关键词检索:使用倒排检索技术,对文档及结构化数据中知识进行检索,召回与Query关键词匹配度高的切片内容,推荐在需要用户提问关键词匹配度高的场景中使用。 混合检索:使用向量检索和关键词检索两种策略混合检索知识库,推荐
综合能力是计算所有数据集通过率的加权平均数。 表3 三方大模型人工评测指标说明 评测指标(人工评测) 指标说明 准确性 模型生成答案正确且无事实性错误。 average 模型生成句子与实际句子基于评估指标得到的评分后,统计平均得分。 goodcase 模型生成句子与实际句子基于评估指标得到的评分后,统计得分为5分的占比。
数据加工 > 数据合成”,单击界面右上角“创建合成任务”。 在“创建合成任务”页面,选择需要合成的数据集,选择合成内容与预期合成条数,如图1,系统指定预期合成条数则为数据集初始数据条数。 图1 创建合成任务预期合成数据条数配置 如果合成前的数据集与合成后的数据集结构相同,可选择开启“
则最终的访问地址为:https://127.0.0.1:8080/05806e52-6423-43bc-b1be-82d4fa1a158a 调用访问地址时需要填写请求Header参数: Content-Type:填写application/json。 图4 服务调用 单击服务名称可以跳转到当前服务详情页面。 图5 服务详情
综合能力是计算所有数据集通过率的加权平均数。 表3 NLP大模型人工评测指标说明 评测指标(人工评测) 指标说明 准确性 模型生成答案正确且无事实性错误。 average 模型生成句子与实际句子基于评估指标得到的评分后,统计平均得分。 goodcase 模型生成句子与实际句子基于评估指标得到的评分后,统计得分为5分的占比。
s/tree/main 数据获取方法 公开API:许多网站和平台提供API接口,通过API可以高效地获取结构化的文本数据。例如,Twitter API、News API、Reddit API等。 爬虫技术:对于没有开放API的内容,可以使用爬虫技术进行抓取,但需要注意遵守相关法律和道德规范。
包括一些重要的状态变化、执行的关键步骤、模型训练进度等。 WARNING:记录模型训练过程中的告警信息,可用于识别潜在的问题或异常情况。 ERROR:记录模型训练过程中的执行错误信息。 表3 多模态大模型微调训练参数说明 参数分类 训练参数 参数说明 训练配置 模型类型 选择“多模态大模型”