类型 #单次训练时数据的采样比例,单位% data_sampling_scale: 100 #|(0,100] int类型 #评价指标参数 metrics: name: mse #评价指标 | 任意字符串 str类型 goal: MINIMIZE #最大值/最小值 | str类型 MAXIMIZE or MINIMIZE 必须为这两个之一(也即支持大写) expected_value: 10 #早停标准值
0,100] int类型 #最大搜索次数 max_trial_num: 10 # |>0 int类型 #评价指标参数 metrics: name: f1_score #评价指标 | 任意字符串 str类型 goal: MAXIMIZE #最大值/最小值 | str类型 MAXIMIZE or MINIMIZE 必须为这两个之一(也即支持大写) expected_value: 100 #早停标准值
但是对于一个预训练的大语言模型来说,这就仿佛好像是对于每个任务都进行了定制化,十分不高效。 Prompt Tuning: 对于不同的任务,仅需要插入不同的prompt 参数,每个任务都单独训练Prompt 参数,不训练预训练语言模型,这样子可以大大 缩短训练时间,也极大的提升了模型的使用率。
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登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 1 Prompt 技巧宝典(三):自我一致性 大模型开发 / 技术交流 Prompt 文心大模型 2023.10.26 1884 看过 前情提要: Prompt 技巧宝典(一):样本提示 Prompt 技巧宝典(二):链式思考(CoT)提示 很多开发者或者目前大多数的提示词工程师都忽略了一个很重要的技巧,就是“自我一致性”。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 1 Prompt 技巧宝典(三):自我一致性 大模型开发 / 技术交流 Prompt 文心大模型 2023.10.26 1883 看过 前情提要: Prompt 技巧宝典(一):样本提示 Prompt 技巧宝典(二):链式思考(CoT)提示 很多开发者或者目前大多数的提示词工程师都忽略了一个很重要的技巧,就是“自我一致性”。
UNIT配置的过程仅需四步: Step1:梳理业务逻辑,建立对话单元; Step2:配置对话单元,包括:意图、词槽和机器回复的规则; Step3:梳对话语料的标注,可以建立对话样本集、模板集来标注语料; Step4:训练和验证效果,标注好的语料进行训练,并在平台验证对话效果。
案例故事 核心诉求 目前,市场上的电子秤都用传统的人工方式进行果蔬菜品查询并称重结算,不仅要求操作员熟记各种蔬果名称,更加容易增加客户排队的等待时间,因此,我们希望能借助AI能力,为生鲜超市提供一套快捷、高效的方式来降低操作员的工作难度,并节省用户的等待时间。
3.以上步骤都完成后,点击“确定”按钮,即可进入模型的训练,当任务详情中的模型运行显示“运行完成”,则表示模型训练成功。 更多操作,可见 SFT任务使用说明 。 Step4:模型纳管 选择 Step3 运行中的“发布”,填写新模型发布相关内容,将模型纳入模型管理模块。 更多操作,可见本章 模型管理 内容 。
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