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支持统一格式的符号如下： {"0.": "⓪|||⓿|"} {"1.": "①|⑴|㊀|⒈|⓵|➊|❶|➀"} {"2.": "②|⑵|㊁|⒉|⓶|➋|❷|➁"} {"2.": "②|⑵|㊁|⒉|⓶|➋|❷|➁"} {"3.": "③|⑶|㊂|⒊|⓷|➌|❸|➂"} {"4.": "④|⑷|㊃|⒋|⓸|➍|❹|➃"}
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： 来源一：真实业务场景数据。 来源二：基于大模型的
组”。 图1 创建用户组 在“创建用户组”界面，输入“用户组名称”，单击“确定”，创建用户组。 返回用户组列表，单击操作列的“授权”。 图2 用户组授权 参考表1，在搜索框中搜索授权项，为用户组设置权限，选择后单击“下一步”。 表1 授权项 授权项 说明 Agent Operator
当，模型会引入一些外部知识。 例如，在构造泛化问题的任务中，需要基于原问题改写为相同含义的问题，而不是生成相似的问题。当提示词使用“请生成10个跟“手机银行怎么转账”相似的问题”时，模型会认为实体/关键词/场景一致则是相似（在这个例子里实体为手机银行），而不是任务需要的语义级别的相同含义，所以输出内容会发散。
荐问题。 步骤7：调试应用 创建应用后，平台支持对应用执行过程的进行预览与调试。 调试应用的步骤如下： 在页面右上角单击，参考表2配置大模型参数。 表2 大模型参数配置 参数 说明 模型选择 选择要使用的大模型，不同的模型效果存在差异。 该模型需提前部署，步骤请参见创建NLP大模型部署任务。
get('input1') # 注意在输入参数中定义名为input2的变量 input2 = args.get('input2') res = { # 注意在输出参数中定义名为res的变量 "res": input1 + input2, } return res 复杂逻辑判断示例代码。 def
来，会让生成效果更加符合预期。说明需要逻辑清晰、无歧义。 设计任务要求 要求分点列举： 要求较多时需要分点列举，可以使用首先\然后，或1\2\3序号分点提出要求。每个要求步骤之间最好换行（\n）分隔断句，单个要求包含一项内容，不能太长。 正负向要求分离： 正负向要求不要掺杂着写，
预测大模型训练流程与选择建议 预测大模型训练流程介绍 目前，预测大模型支持微调训练。 微调阶段：微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练，使模型能够更有效地应对具体的任务需求。在微调过程中，通过设定训练指标来监控模型的表现，确保其达到预期的效果。完成微调后，将对用户模型进行评估
模型使用更多样化的词汇进行表达。 默认值：0 历史对话保留轮数 选择“文本对话”功能时具备此参数。表示系统能够记忆的历史对话数。 默认值：10 如图1，输入对话，单击“生成”，模型将输出相应的回答。 图1 调测NLP大模型 父主题： 调用NLP大模型
页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时， 右侧代码示例会自动完成参数的组装。 图2 设置输入参数 填写输入参数时，deployment_id为模型部署ID，获取方式如下： 若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发
盘古-天气气象-专业版 包年/包月（1~9个月，包年为1年） 专业大模型 盘古-NLP-N2-BI专业大模型 包年/包月（1~9个月，包年为1年） 参考表2，分别完成数据资源、训练资源和推理资源的订购。 表2 资源订购说明 资源名称 订购项 计费方式 数据资源 ModelArts Studio-数据托管单元
BLEU-2 模型生成句子与实际句子在词组层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 BLEU-4 模型生成结果和实际句子的加权平均精确率，数值越高，表明模型性能越好。 ROUGE-1 模型生成句子与实际句子在单个词的相似度，数值越高，表明模型性能越好。 ROUGE-2 模型生成
单击操作列的“评估”，进入评估页面。 在评估页面，可参考评估项对当前数据的问题进行标注，且满足则单击“通过”，不满足则单击“不通过”。 如图2，对于文本类数据集而言，可选中问题内容后，右键标记数据问题。 图2 标记数据集问题 全部数据评估完成后，在“人工评估”页面可查看评估进展为“100%”。 单击操作列“报告”，可查看数据集质量评估报告。
Studio大模型开发平台首页。 配置OBS访问授权。 方式1：在首页顶部单击“此处”，在弹窗中选择授权项，并单击“确认授权”。 图1 配置OBS访问授权 方式2：单击首页右上角“设置”，在“授权管理”页签，单击“一键授权”。 父主题： 准备工作
token比（token/英文单词） token比（token/汉字） N1系列模型 0.75 1.5 N2系列模型 0.88 1.24 N4系列模型 0.75 1.5 训练相关概念 表2 训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learn
编排流程保存为模板。后续创建新的数据清洗任务时，可直接单击“选择加工模板”进行使用。 若选择使用加工模板，将删除当前已编排的清洗步骤。 图2 选择加工模板 清洗步骤编排完成后，单击右下角“启动清洗”，将启动清洗任务。 当数据清洗任务运行成功后，状态将从“运行中”变为“运行成功”，表示数据已经完成清洗。
编排流程保存为模板。后续创建新的数据清洗任务时，可直接单击“选择加工模板”进行使用。 若选择使用加工模板，将删除当前已编排的清洗步骤。 图2 选择加工模板 清洗步骤编排完成后，单击右下角“启动清洗”，将启动清洗任务。 当数据清洗任务运行成功后，状态将从“运行中”变为“运行成功”，表示数据已经完成清洗。
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。 图2 创建提示词评估任务 单击“确定”，评估任务自动进入执行状态。 父主题： 批量评估提示词效果
保持一致。 构建CV大模型数据集流程 在ModelArts Studio大模型开发平台中，使用数据工程构建盘古CV大模型数据集流程见表2。 表2 盘古CV大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理，用于后续加工或发布操作。
编排流程保存为模板。后续创建新的数据清洗任务时，可直接单击“选择加工模板”进行使用。 若选择使用加工模板，将删除当前已编排的清洗步骤。 图2 选择加工模板 清洗步骤编排完成后，单击右下角“启动清洗”，将启动清洗任务。 当数据清洗任务运行成功后，状态将从“运行中”变为“运行成功”，表示数据已经完成清洗。
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