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盘古大模型是否可以自定义人设 大模型支持设置人设，在用户调用文本对话（chat/completions）API时，可以将“role”参数设置为system，让模型按预设的人设风格回答问题。 以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题： { "messages": [
在提示词撰写区域输入提示词文本，可以插入若干个变量，变量需要使用占位符{{ }}标识。 图2 撰写提示词 撰写完成后，单击“确定”，平台会自动识别插入的变量。提示词中识别的变量将展示在变量定义区域。 变量名称可以进行修改，如添加备注信息以便更好理解变量的作用。 图3 变量定义 变量定义区域展示的是整个工程
提示词撰写完成后，可以通过输入具体的变量值，组成完整的提示词，查看不同提示词在模型中的使用效果。 在撰写提示词页面，找到页面右侧变量输入区域，在输入框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息，变量集是一个excel文件，每
预训练阶段：预训练是模型学习基础知识的过程，基于大规模通用数据集进行。例如，在区域海洋要素预测中，可以重新定义深海变量、海表变量，调整深度层、时间分辨率、水平分辨率以及区域范围，以适配自定义区域的模型场景。此阶段需预先准备区域的高精度数据。 微调阶段：在预训练模型的基础上，微调利用特定领
类数据。 时序数据：时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列，用于预测未来事件或趋势，过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据：回归分类数据包含多种预测因子（特征），用于预测连续变量的值，与时序数据不同，回归分类数据不要求数据具有时间顺序。 具体格式要求详见表1。 表1 预测类数据集格式要求
创建提示词评估数据集 批量评估提示词效果前，需要先上传提示词变量数据文件用于创建对应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符，用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中，变量名称可以是任意的文字，用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。
下载数据。 图1 下载高空变量数据 示例二：以下载2021年7月16日表面变量数据为例，下载内容为表面变量（10m u风、10m v风、2米温度、海平面气压）0点、6点、12点、18点时刻的数据文件，下载步骤示例如下： 注册并登录数据下载平台，在表面变量数据下载链接中： Product
geo_range：定义了数据覆盖的地理范围，纬度（lat）从-90.0到90.0，经度（lon）从0.0到360.0。 time_range：数据的时间范围，时间戳格式为毫秒数。 total_size：数据文件的总大小，单位为字节。 surface_features：地表特征变量列表，例如
引用：支持用户选择工作流中已包含的前置节点的输出变量值。 输入：支持用户自定义取值。 指定回复 - 可撰写指定的回复信息，并以{{参数名称}}的形式插入变量。 支持用户将多个输入变量合并成一个字符串输出，使用{{参数名称}}代指上述定义的输入参数。 例如，已定义输入参数end_input值为hello，定义“指定回复”内容为{{end_input}}
空层次变量或在深海变量预测结果与真实结果之间差距的指标。该值越小，表示模型在高空（深海）变量的预测精度越高。 表面Loss（海表Loss） 表面Loss（海表Loss）是衡量模型在表面层次变量或在海表变量预测结果与真实结果之间差距的指标。该值越小，表示模型在表面（海表）变量的预测精度越高。
钢铁行业：进行钢水温度预测，例如预测钢水温度，提高浇注和连铸的准确性和效率。 2024年12月发布的版本，支持根据已知的输入变量（特征）来预测一个连续型输出变量（目标变量）。 Pangu-Predict-Table-Anom-2.0.0 该模型属于异常检测模型，用于识别数据集中的异常或离群点，常应用于安全、质量控制等领域。
在候选列表中，勾选需要进行横向比对的提示词，并单击“创建评估”。 图1 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。 评估用例集：根据选择的数据集，将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词，输入模型生成结果。 评估方法：根据选择的评估方法，对模型生成结果和预期结果进行比较，并根据算法给出相应的得分。
单击“确定”，再单击“确定”。 图2 配置指令 按照表1进行变量配置。 表1 数据指令变量配置 变量类型 变量名称 变量类型 变量描述 输入变量 topic string 主题 num string 字数 输出变量 output string 散文 其中，输出变量的“变量描述”字段为大模型理解的内容，需仔细填写。
start_time_begin 是 String 起报时间区间起点（YYYYMMDDHH时间戳）。 start_time_end 是 String 起报时间区间终点（YYYYMMDDHH时间戳）。 start_time_interval_hours 否 Long 起报时间间隔小时数，默认6。取值范围：[1
start_time_begin 是 String 起报时间区间起点（YYYYMMDDHH时间戳）。 start_time_end 是 String 起报时间区间终点（YYYYMMDDHH时间戳）。 start_time_interval_hours 否 Long 起报时间间隔小时数，默认6。取值范围：[1
行分类。 Pangu-Predict-Table-Reg-2.0.0 2024年12月发布的版本，支持根据已知的输入变量（特征）来预测一个连续型输出变量（目标变量）。 Pangu-Predict-Table-Anom-2.0.0 2024年12月发布的版本，支持识别数据集中不符合预期模式或行为的数据点。
支持选择用于存放作为初始场数据的文件路径。 预报天数 支持选择以起报时间点为开始，对天气要素或降水进行预报的天数，范围为1~14天。 起报时间 支持选择多个起报时间作为推理作业的开始时间，每个起报时间需为输入数据中存在的时间点。 表面变量 支持选择推理结果输出的表面变量，包括10m u风、10m v风、2米温
以添加或去除新的高空变量，选中后会在变量权重中增加或移除该变量，训练任务将根据配置的高空变量重新训练模型。 表面变量 设置训练数据的表面变量信息。在“预训练”场景中，可以添加或去除新的表面变量，选中后会在变量权重中增加或移除该变量，训练任务将根据配置的表面变量重新训练模型。 表面静态量
条评估用例，当前已评估8条，剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后，可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中，“预期结果”表示变量值（问题）所预设的期望回答，“生成结果”表示模型回复的结果。通过比对“预期结果”、“生成结果”的差异可以判断提示词效果。 父主题： 批量评估提示词效果
标准化将特征值缩放到0到1的范围，处理分布差异较大的数值特征。 预测目标列 指定预测目标变量的列名，仅支持单目标变量预测。格式为["列名"]，默认设置为[]，表示选择最后一列作为预测目标变量。 训练集&验证集比例 将数据集划分为训练集和验证集。填写验证集的比例（默认为 0.2，即训练集占0
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