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训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 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。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、案
CV大模型支持接入的数据集类型 盘古CV大模型支持接入图片类、视频类、其他类数据集，，不同模型所需数据见表1，数据集格式要求请参见图片类数据集格式要求、视频类数据集格式要求、其他类数据集格式要求。 表1 训练CV大模型数据集类型要求 基模型 训练场景 文件内容 文件格式 盘古-CV-物体检测-N
求，执行翻译节点分支，并给出正确的翻译结果。 如图1，当用户输入翻译类问题时，“意图识别”节点对用户的意图分类为“文本翻译”，此时工作流将运行“提问器”节点分支，并依次运行后序节点，最终输出翻译后的内容。 图1 试运行工作流-1 其他意图：用户其他的请求（除翻译请求外）将执行大模型节点分支，并根据用户的提问进行回答。
盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 训练科学计算大模型训练数据要求所需数据量 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别 特征要求 水平分辨率要求 区域范围要求 时间要求 数据获取方式 气象/降水模型 需包含4个表面层特征（10m
query改写模块：盘古-NLP-N1-基础功能模型 说明：该模块用于对多轮对话中的省略和指代问题进行补全，对多轮对话中的query进行改写。当前query改写模块来实现训练和预测需要使用特殊的Prompt，需要注意保持一致。 中控模块：盘古-NLP-N1-基础功能模型 说明：该模块需
部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 操作流程 使用盘古NLP大模型创建Python编码应用的流程见表1。 表1 用盘古NLP大模型创建Python编码应用 操作步骤 说明 步骤1：创建应用 本样例场景实现应用的创建。 步骤2：配置Prompt 本样例场景实现应用中的提示词配置。 步骤3：添加预置插件
注意在输入参数中定义名为input1的变量 input1 = args.get('input1') try: input1 = int(input1) return { # 注意输出参数中定义res变量 'res': input1 * input1 } except Exception
……]”的方式来构造，若您的数据是同一个角色连续多次对话的“多轮问题”，可以将同一个角色的对话采用某个分隔符拼接到一个字符串中。例如： 原始对话示例： A：xxx号话务员为您服务！ A：先生您好，有什么可以帮助您的？ B：你好，是这样的 B：我家里上不了网了 B：网连不上 A：先生，您家的网络无法连接是吗 A：请问您尝试重新插拔网线吗？
创建盘古多语言文本翻译工作流的流程见表1。 表1 创建盘古多语言文本翻译工作流流程 操作步骤 说明 步骤1：创建并配置多语言文本翻译工作流 本样例场景实现多语言文本翻译工作流的创建与配置。 步骤2：试运行多语言文本翻译工作流 本样例场景实现多语言文本翻译工作流的试运行。 步骤1：创建并配置多语言文本翻译工作流
清洗策略，供您参考： 表1 微调数据清洗步骤 数据问题 清洗步骤与手段 清洗前 清洗后 问题一：数据中存在超链接、异常符号等。 删除数据中的异常字符。 {"context":"轻便折叠户外椅，舒适随行\n请根据以上的内容和要求扩写一篇带货口播文案，注意：1.开头引起观众的兴趣2.
典型问题 在构建和运行多语言文本翻译工作流时，可能会遇到的常见典型问题如下： 问题一：文本翻译插件运行失败，报错信息如图1。 图1 文本翻译插件运行失败 可能原因：调用文本翻译API的Token错误或失效。 解决方法：参考创建多语言文本翻译插件，重新获取Token并进行试运行。
子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类清洗算子，算子能力清单见表1。 表1 图片类清洗算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 数据提取 图文提取 提取图文压缩包中的JSON文本和图片，并对图片进行结构化解析（BASE64编码）。
接口。 请注意： 1. 命令必须契合人类常见的提问方式，命令方式必须保证多样化 2. 生成的命令只能改写命令案例中文表达部分的内容 指标接口名称：利润的平均值、市值的平均值 命令案例：科技行业公司的平均利润和市值是多少 通过调用大模型，获取更多数据： 1. "请给我科技行业公司的利润平均值和市值平均值。"
提示词工程使用流程 ModelArts Studio大模型开发平台可以辅助用户进行提示词撰写、比较和评估等操作，并对提示词进行保存和管理。 表1 功能说明 功能 说明 提示词工程任务管理 提示词工程平台以提示词工程任务为管理维度，一个任务代表一个场景或一个调优需求，在提示词工程任务下可以进行提示词的调优、比较和评估。
单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，参考表1完成训练参数设置。 表1 NLP大模型预训练参数说明 参数分类 训练参数 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。
选择标注项时，不同类型的数据文件对应的标注项有所差异，可基于页面提示进行选择。 单击“下一步”，可查看效果预览。 单击“下一步”，参考表1配置标注分配与审核。 表1 标注分配与审核配置 参数类型 参数名称 参数说明 标注分配 启用多人标注 关闭时，默认管理员单人标注。 启用时，可以指定参与标注的人员及标注数量。
Agent平台支持为应用配置插件、工作流技能，支持接入知识库，还可增加应用的对话体验，详见创建与管理插件、编排工作流、创建与管理知识库。 应用编排流程见表1。 表1 应用编排流程 操作步骤 说明 步骤1：创建应用 创建一个新应用。 步骤2：配置Prompt 在应用中配置大模型所需的Prompt。 步骤3：添加插件 为应用添加插件技能。
支持调用科学计算大模型创建气象/降水模型的推理作业。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 请求参数 使用Token认证方式的请求Header参数见表1。 表1 请求Header参数（Token认证） 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。
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，如下提供了这些推理参数的建议值和说明，供您参考： 表1 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。温度越高，输出的随机性和创造性越高；温度越
动生成标注内容，不会覆盖原始数据集，供标注人员参考，以提高标注效率。 单击“下一步”，可查看效果预览。 单击“下一步”，参考表1配置标注分配与审核。 表1 标注分配与审核配置 参数类型 参数名称 参数说明 标注分配 启用多人标注 关闭时，默认管理员单人标注。 启用时，可以指定参与标注的人员及标注数量。
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