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撰写提示词 创建提示词工程 撰写所需提示词 预览提示词效果 父主题: 开发盘古大模型提示词工程
如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 如何让大模型按指定风格或格式回复 如何分析大模型输出错误回答的根因 为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决
nt中,丰富Agent的能力。 自定义插件:平台支持开发者创建自定义插件。支持开发者将工具、Function或者API通过配置方式快速创建为一个插件,并供Agent调用。 自定义知识库:平台提供了知识库功能来管理和存储数据,支持为AI应用提供自定义数据,并与之进行互动。多种格式的
不可见字符,比如U+0000-U+001F。 表情符六。 网页标签符号<p>。 特殊符号,比如● █ ◆。 乱码和无意义的字符�����。 自定义正则过滤 删除符合自定义正则表达式的数据。 自定义关键词过滤 剔除包含关键词的数据。 敏感词过滤 对文本中涉及黄色、暴力、政治、机密和知识产权等敏感数据进行自动检测和过滤。
些领域的相关数据广泛存在,模型通常能够较好地理解并生成准确回答。在这种情况下,通过调整提示词来引导模型的生成风格和细节,通常可以达到较好的效果。 业务逻辑的复杂性 判断任务场景的业务逻辑是否符合通用逻辑。如果场景中的业务逻辑较为简单、通用且易于理解,那么调整提示词是一个可行的方案。
选择预置标准作为参考项,并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”,编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项,或创建自定义评估项。创建自定义评估项时,需要将评估类别、评估项、评估项说明填写清晰,填写时确保描述无歧义。 单击“完成创建”创建评估标准。评估标准创建完成后可
选择预置标准作为参考项,并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”,编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项,或创建自定义评估项。创建自定义评估项时,需要将评估类别、评估项、评估项说明填写清晰,填写时确保描述无歧义。 单击“完成创建”创建评估标准。评估标准创建完成后可
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平台支持发布的数据集格式为默认格式、盘古格式、自定义格式,可按需进行数据集格式转换。 默认格式:平台默认的格式。 盘古格式:训练盘古大模型时,需要进行数据集格式转换。当前仅文本类、图片类数据集支持转换为盘古格式。 自定义格式:文本类数据集可以使用自定义脚本进行数据格式转换。 父主题: 使用数据工程准备与处理数据集
大模型使用类问题 盘古大模型是否可以自定义人设 如何将本地的数据上传至平台 导入数据过程中,为什么无法选中OBS的具体文件进行上传 如何查看预置模型的历史版本
模块,如文本去重、格式转换、异常处理等),通过这些算子能够高效地处理各类数据。对于文本类数据集,平台还支持用户自定义加工算子,以进一步满足特定场景下的需求。目前这一自定义算子功能仅适用于文本类数据集。通过加工操作,平台能够有效清理噪声数据、标准化数据格式,提升数据集的整体质量。
频、气象等数据类型提供专门的加工工具,满足各种复杂的业务需求。 增强模型性能:通过合适的数据加工,可以提高数据的可用性,进而提升模型的训练效果,使其具备更高的精度和鲁棒性。 总体而言,数据加工不仅帮助用户提升数据处理效率,还通过优化数据质量,支持高效的模型训练,帮助用户快速构建高质量的数据集,推动大模型的成功开发。
参数设置为默认参数,在输入框输入问题,单击“生成”,模型将基于问题进行回答。 图1 使用预置服务进行文本对话 可以尝试修改参数并查看模型效果。以修改“核采样”参数为例,核采样控制生成文本的多样性和质量: 当“核采样”参数设置为1时,保持其他参数不变,单击“重新生成”,再单击“重
在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据发布”,单击界面右上角“创建发布数据集”。 在“创建发布数据集”页面,选择“其他”类型的数据集,当前可选“自定义”类型的数据。 图2 创建其他类数据集发布任务 当前其他类数据集仅支持发布默认格式,选择好数据集的发布格式后,单击“下一步”。 设置数据集
于候选提示词进行比较和评估。 提示词比较 提示词比较支持选择两个候选提示词对其文本和参数进行比较,支持对选择的候选提示词设置相同变量值查看效果。 提示词评估 提示词评估以任务维度管理,支持评估任务的创建、查询、修改、删除。支持创建评估任务,选择候选提示词和需要使用的变量数据集,设
智能体应用的开发与落地,加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者(无代码开发经验的用户): 平台提供了Prompt提示词工程和插件自定义等功能,帮助用户在无需编写代码的情况下,快速构建、调优并运行属于自己的大模型应用。通过简单的配置,用户可以轻松创建Agent应用,快速体验智能化应用的便捷性。
码实现,也可以人工模拟每一步的执行情况。检索模块可以使用Elastic Search来搭建,也可以利用外部web搜索引擎。在初步验证大模型效果时,可以假设检索出的文档完全相关,将其与query及特定prompt模板拼接后输入模型,观察输出是否符合预期。 选择基模型/基础功能模型
、核心技能、执行步骤。 应用会根据盘古NLP大模型对提示词的理解,来响应用户问题。因此,一个好的提示词可以让模型更好地理解并执行任务,应用效果与提示词息息相关。 配置Prompt Builder步骤如下: 在“Prompt builder”模块,可依据模板填写Prompt,单击“
数据获取:用户可以轻松将多种类型的数据导入ModelArts Studio大模型开发平台,支持的数据类型包括文本、图片、视频、气象、预测数据以及用户自定义的其他类型数据。平台提供灵活的数据接入方式,确保不同业务场景下的数据获取需求得到满足。 数据加工:平台提供强大的数据加工功能,涵盖数据清洗
配置服务访问授权 为了能够正常的存储数据、训练模型,需要用户配置盘古访问OBS的权限。 配置服务访问授权 创建并管理盘古工作空间 平台支持用户自定义创建工作空间,并进行空间的统一管理。 创建并管理盘古工作空间 部署NLP大模型 创建NLP大模型部署任务 部署后的模型可用于后续调用操作。