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任何形式的文本输入。 提示词要素 指令:要求模型执行的具体任务或回答的问题。如:“写一篇关于勇士的小说”、“天空为什么是蓝色的?” 说明:对任务要求的补充说明。如:“有冒险、友情等元素”、“生成文本少于200字” 上下文:提供角色、示例、外部信息等,供大模型参考。 提示工程是什么
含您传递到模型的指令或问题等信息,也可以包含其他种类的信息,如上下文、输入或示例等。您可以通过这些元素来更好地指导模型,并因此获得更好的结果。提示词主要包含以下要素: 指令:希望模型执行的特定任务或指令,如总结、提取、生成等。 上下文:包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应。
成需求的文案,从而大大提高文案的质量和效率。 除了短视频风格的口播文案,营销文案还可以根据需求生成不同风格的文案,如小红书风格、知乎风格,或爆款标题等。 选择基模型/基础功能模型 盘古-NLP-N2-基础功能模型 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练,无需准备自监督数据。 微调数据来源:
role表示对话的角色,取值是system或user。 如果需要模型以某个人设形象回答问题,可以将role参数设置为system。不使用人设时,可设置为user。在一次会话请求中,人设只需要设置一次。 content表示对话的内容,可以是任意文本。 messages参数可以帮助模型根据对话的上下文生成合适的回复。
表达式之间通过“且”或“或”来连接。 单击“且”或“或”,可以切换该分支表达式的运算逻辑。 ELSE 该参数用于解析大模型节点的输出,并提供给后序节点的输出参数引用。 参数名称:参数的名称长度必须大于等于1个字符,并且字符只允许为下面三种类型: 字母(A-Z或a-z) 数字(0-9)
效果评估与优化 在低代码构建多语言文本翻译工作流中,优化和评估的关键在于如何设计和调整prompt(提示词)。prompt是与大模型或其他节点(如翻译插件)交互的核心,它直接影响工作流响应的准确性和效果。因此,效果评估与优化应从以下几个方面进行详细分析: 评估工作流响应的准确性:
创建NLP大模型部署任务 平台支持部署训练后的模型或预置模型,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面,参考表1完成部署参数设置。
规模数据集的训练。 权重衰减 用于防止模型过拟合。在更新模型权重时,它会对模型参数施加惩罚,使得权重值趋于较小,从而提高模型的泛化性能。 滑动平滑训练 一种训练策略,通过在模型预测的标签上添加少量噪声来避免过拟合,常用于提升模型在测试数据集上的泛化能力。 极大值抑制阈值 在预测多
的相关性、准确性和智能化。 例如,当用户提出复杂查询时,传统搜索引擎可能仅返回一系列相关链接,而大模型则能够理解问题的上下文,结合多个搜索结果生成简洁的答案,或提供更详细的解释,从而进一步改善用户的搜索体验。 温度 用于控制生成文本的多样性和创造力。调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性。
LP大模型,以满足不同场景和需求。不同模型在处理上下文token长度和功能上有所差异,以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 表1 盘古NLP大模型规格 模型支持区域 模型名称 可处理最大上下文长度 可处理最大输出长度 说明 西南-贵阳一 P