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当前,平台支持的推理参数包括:温度、核采样以及话题重复度控制,表1提供了典型推理参数的建议值和说明,供您参考: 表1 典型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。
数据处理后: [[unused9]系统:你生成综合质量(有用性,事实性,无害性)极好的回复。[unused10][unused9]系统:你是一个翻译高手。[unused10][unused9]用户:给定一个英文句子,翻译成中文。
使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集,数据集文件内容包括:预训练文本、单轮问答、多轮问答、带人设单轮问答、带人设多轮问答、偏好优化DPO等,同时新增了Reasoner模型,Reasoner模型是一种基于逻辑推理或知识推理的
预处理数据 根据3.2.1-获取源数据中描述的方法,可以获得通用和行业的微调数据集,与业界的微调数据格式相同,需要将文本处理为JSONL格式,其中的每一行文本为一个JSON字符串,至少包含两个json key分别表示问题和回答,对应key为 context 和 target,system
按需计费模式:按需付费是后付费方式,可以随时开通/关闭对应资源,支持秒级计费,系统会根据云服务器的实际使用情况每小时出账单,并从账户余额里扣款。 父主题: 计费FAQ
数据评估:数据评估通过对数据集进行系统的质量检查,依据评估标准评估数据的多个维度,旨在发现潜在问题并加以解决。 在集成了数据获取、数据加工、数据发布功能外,平台还支持对原始数据集、加工数据集、发布数据集、数据合成指令进行一站式管理。
只有通过系统化地准备和处理数据,才能提取出有价值的信息,从而更好地支持模型训练。因此,数据的获取、加工、合成、标注、配比、评估、发布等环节,成为数据开发中不可或缺的重要步骤。 数据工程操作流程见图1、表1。
配置MCP服务 Agent平台工具调用支持MCP协议,并提供了一个丰富的MCP服务生态系统,以增强智能体的功能。MCP是一种开放协议,它规范了应用程序向大语言模型提供上下文的方式,平台集成了"高德地图"、"车票查询工具"、"必应搜索"等多种实用MCP服务,开通后可以一键集成调用。
系统安全:通过网络隔离、身份认证和鉴权、Web安全等技术保护大模型系统安全,增强自身防护能力,以抵御外部安全攻击。 父主题: 大模型概念类
词语特征过滤 词个数表示按照系统词库,对文档进行分词,分词后统计词的总个数,平均词长度为所有词的长度总和除以词总个数,两者都满足则保留当前文档。根据如下特征过滤: 待保留的词个数。 待保留的平均词长度。
配置插件 Agent开发平台提供了一个丰富的插件生态系统,以增强智能体的功能。插件是一种工具集,一个插件即是一个API工具。目前,平台集成了类型丰富的插件,包括文件处理、代码解释器、全网热搜榜、高德地图等工具,这些插件能够帮助开发者快速为智能体添加特定功能。
评估数据集 数据评估介绍 数据评估旨在通过对数据集进行系统的质量检查,评估其数据质量和代表性等多个维度,发现潜在问题并加以解决。
方案设计 方案设计 在某学术研究场景中,用户需要基于某篇文章进行研读或者研究,并通过与人工智能大模型的交互对于该篇文章进行深层次的理解,因此产生如下应用场景: 图1 AI研读研究助手业务交互流程图 此系统采用应用Agent平台进行构建,通过图形化界面快速设计、配置各项功能模块,无需代码开发
高频常见问题 大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 大模型微调训练类问题 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好,但实际场景表现很差 数据量足够,为什么盘古大模型微调效果仍然不好
评估数据集 数据评估介绍 数据评估旨在通过对数据集进行系统的质量检查,评估其数据质量和代表性等多个维度,发现潜在问题并加以解决。
大模型概念类 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
提示词应用示例 应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用提示词生成面试题目 父主题: 提示词写作实践
在数学问题求解中,RFT应用于解题系统,通过对答案是否正确进行反馈,让模型学会一步步推导出正确的解法。
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