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例如,“结合金融领域相关知识,生成一份调研报告大纲,报告主题是区块链洞察”、“以上是某理财app用户反馈的问题,请提供解决方案。” 人设: 增加人设可以让生成的内容更符合该领域需求。 例如,“假设你是一位银行面试官,请生成10个银行面试问题。”
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,
实例化Tool Tool分为StaticTool(静态工具)和DynamicTool(动态工具)两类,静态工具需要开发者事先定义好,即在编译期定义与实例化;动态工具开发者可以在系统运行时动态构建,即在运行态定义与实例化。
对于动态工具,开发者可以在系统运行时动态构建,即在运行态定义与实例化。
配置项中设置人设,在LLM问答时系统会自动加上该人设,同时支持以上问答功能(暂不支持GALLERY三方模型)。
answer 自定义参数问答:自定义设置如temperature等参数,获得对应的效果。
训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面? 更多 模型训练类 如何调整训练参数,使模型效果最优? 如何判断训练状态是否正常? 更多 数据集类 数据量很少,可以微调吗? 数据量和质量均满足要求,Loss也正常收敛,为什么微调后的效果不好? 更多 模型微调类 什么情况下需要微调?
<HttpResponse> future = httpclient.execute(HttpAsyncMethods.create(httpPost), StreamHelper.getAsyncConsumer(streamCallBack
cssToolRetriever.remove([tool.name for tool in tool_list]) 其中,有两个变化值得关注,一是为ToolRetriever添加了一个query_preprocessor,它的作用为对用户输入的多轮对话进行改写,会将改写后的结果作为工具检索的输入,这里使用了系统内置的
推理相关概念 表2 训练相关概念说明 概念名 说明 温度系数 温度系数(temperature)控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性,调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大,则预测词的概率的方差减小,即很多词被选择的可能性增大,利于文本多样化。
功能总览 功能总览 全部 数据工程套件 模型开发套件 应用开发套件 能力调测 应用百宝箱 数据工程套件 数据工程套件作为盘古大模型的重要组成部分,具备数据获取、清洗、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
True return False agent.add_listener(InterruptListener()) 上面的例子中,当满足if判断条件时,就会直接终止agent的执行,并且agent的finalAnswer被设置为工具的原始返回值。
current.append(doc) length = length + len(doc) if current: result.append(separator.join(current)) return
"in use"; case "A03": return "booked"; default: return "available"; } }
void initAgent() { LLM llm = LLMs.of(LLMs.PANGU, LLMConfig.builder() .llmParamConfig(LLMParamConfig.builder().temperature
长江中的鱼类多样性体现了其丰富的生态系统,但近年来由于过度捕捞、生境破坏和污染等问题,长江中的许多鱼类种群数量急剧下降,特别是一些特有物种面临濒危。保护长江生态系统和其中的生物多样性已经成为当务之急。"
true; } return false; } }); 上述例子中,当满足if判断条件时,会直接终止Agent的执行,且finalAnswer被设置为工具的原始返回值。
训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面 根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。
}, { "role": "user", "content": "介绍下长江,以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 }
Tool::getToolId).collect(Collectors.toList())); 有两个变化值得关注,一是为ToolRetriever添加了一个queryPreprocessor,它的作用为对用户输入的多轮对话进行改写,会将改写后的结果作为工具检索的输入,这里使用了系统内置的