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temperature 否 Float 用于控制生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性,1表示最高的随机性。一般来说,temperature越低,适合完成确定性的任务。temperature越高,如0.9,适合完成创造性的任务。 temperature参数可以影响
"哈士奇", "count": 20}) # 带参数的问答 llm_param_config = LLMParamConfig(temperature=0.9) skill.execute({"subject": "哈士奇", "count": 20}, llm_param_config)
put("count", "25"); LLMParamConfig param = LLMParamConfig.builder().temperature(0.9).build(); skill.execute(inputs, param); 父主题: Skill(技能)
什么是盘古大模型 盘古大模型致力于深耕行业,打造多领域的行业大模型和能力集。其核心能力依托于盘古大模型套件平台,该平台是华为云推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发与应用平台。平台提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,支持大模型的定制开发,并提供覆盖全生命周期的大模型工具链。
LLMConfig.builder() .llmParamConfig(LLMParamConfig.builder().temperature(0.01).withPrompt(true).build()) .llmModuleConfig(LLMModuleConfig
意图匹配 应用场景说明:智能客服系统中,大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题,并返回标题内容,系统根据匹配标题调出该FAQ问答对,来解答客户疑问。 父主题: 写作示例
clear = gr.Button("清除") def user(user_message, history): return "", history + [[user_message, None]] def llm(history):
问答模块:准备单轮问答和检索增强的数据集。 {"context": ["请问福田英才荟卫生系统人才与福田英才荟高层次人才是不同的部门受理么?"], "target": "您好,福田英才荟卫生系统人才奖励管理办法只针对福田区属医疗卫生事业单位人员,其他高层次人才申领奖励建议咨询区人力资源局。"}
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
agent_session: 包括初始状态,以及执行步骤间的agentSession,可以使用AgentSessionHelper类辅助处理 :return: Agent执行的结果 """ run_step(agent_session: AgentSession) -> AgentSession
builder().role(Role.USER).content(userMessage).build()); } return 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
度控制,如下提供了这些推理参数的建议值和说明,供您参考: 表1 推理参数的建议和说明 推理参数 范围 建议值 说明 温度(temperature) 0~1 0.3 温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高,输出的随机性和创造性越高;温度越低,输出结果越可以被预测,确定性相对也就越高。
求Body。 { "prompt": "写一个穿越到宋朝的故事。", "max_tokens": 600, "temperature": 0.9, "n": 1 } 图9 填写盘古请求Body 单击Postman界面的“Send”按钮,发送请求。当接口返回状态为2
D... { "prompt": "写一个穿越到宋朝的故事。", "max_tokens": 600, "temperature": 0.9, "n": 1 } 到这里为止这个请求需要的内容就具备齐全了,您可以使用curl、Postman或直接编写代码等方式发
decrypt token fail:token解析失败。 token expires:token过期。 verify aksk signature fail:AK/SK认证失败。 x-auth-token not found:未找到x-auth-token参数。 token解析失败
数据量很少,可以微调吗 不同规格的模型对微调的数据量都有相应要求。 如果您准备用于微调的数据量很少,无法满足最小的量级要求,那么不建议您直接使用该数据进行微调,否则可能会存在如下问题: 过拟合:当微调数据量很小时,为了能充分学习这些数据的知识,可能会训练较多的轮次,因而模型会过分
最新动态 本文介绍了盘古大模型各特性版本的功能发布和对应的文档动态,新特性将在各个区域(Region)陆续发布,欢迎体验。 2024年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 盘古大模型正式公测上线 盘古大模型是集数据管理、模型训练和模型部署于一体的一站式大模型开发与应
求Body。 { "prompt": "写一个穿越到宋朝的故事。", "max_tokens": 600, "temperature": 0.9, "n": 1 } 图9 填写盘古请求Body 单击Postman界面的“Send”按钮,发送请求。当接口返回状态为2
Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统、执行系统: 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。
Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统和执行系统。 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。