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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
答完全不同 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好 数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好 数据量和质量均满足要求，为什么盘古大模型微调效果不好
输入插件名称及插件描述，配置完成单击“下一步”。 图6 创建插件 为保证插件检索的效果，平台限制插件名称必须为英文、下划线组合，插件描述会影响插件的选用。 填写“插件URL”（步骤1：获取文本翻译服务Token与调用地址中获取的文本翻译API调用地址），选择请求方式为“POST”。权限校验选择“用户级鉴权
NLP大模型自动评测指标说明-使用评测模板 评测指标（自动评测-使用评测模板） 指标说明 评测得分 每个数据集上的得分为模型在当前数据集上的通过率；评测能力项中若有多个数据集则按照数据量的大小计算通过率的加权平均数。 综合能力 综合能力是计算所有数据集通过率的加权平均数。 表3 NLP大模型人工评测指标说明 评测指标（人工评测）
在“模型配置”中，选择模型并进行参数配置。 在“高级配置”中，配置“指令”如下： 请你从目标数据中提取翻译相关参数，参数包括text（待翻译文本），from（目标原语言），to（翻译目标语言）。目标数据未提供或者有歧义（如存在多个）的变量请保证取值为空\'\'。from的取值范围为ar、
模型生成结果优劣取决于模型能力及提示词质量。其中模型能力的更新需要准备大量的数据及消耗大量的计算资源，而通过提示工程，可以在不对模型能力进行更新的前提下，有效激发模型能力。 “提示词撰写” 和“提示工程”有什么区别 提示词撰写实际上是构建一些问答对数据，用于模型的训练，会更新模型参数，而提示工程不涉及模
ObsStorageDto objects 输入数据的OBS信息。 表5 ObsStorageDto 参数 是否必选 参数类型 描述 bucket 是 String 输入数据的OBS桶名称。 path 是 String 初始场数据的存放路径。 表6 TaskOutputDto 参数
参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当增大“训练轮次”的值，或根据实际情况调整“学习率”的值，帮助模型更好收敛。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大，则会加剧该现象。 父主题： 大模型微调训练类问题
产品功能 空间管理 数据工程 模型开发 Agent开发
安全 责任共担 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计
管理盘古大模型空间资产 盘古大模型空间资产介绍 管理盘古数据资产 管理盘古模型资产
批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程
评测NLP大模型 创建NLP大模型评测数据集 创建NLP大模型评测任务 查看NLP大模型评测报告 管理NLP大模型评测任务 父主题： 开发盘古NLP大模型
介绍请参见表2。 表2 训练指标说明 模型 训练指标 指标说明 预测大模型 拟合度 拟合度是一种衡量模型对数据拟合程度的指标。数值范围为0到1，数值越接近1，表示模型对数据的拟合程度越好。 均方根误差 均方根误差是预测值与真实值之间差异的平方和的均值的平方根。它用于衡量模型预测值
200 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时，执行工作流的消息以流式形式返回。生成的内容以增量的方式逐步发送回来，每个data字段均包含一部分生成的内容，直到所有data返回，响应结束。 表6 流式输出的数据单元 参数 参数类型
表4 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时，执行Agent的消息以流式形式返回。 生成的内容以增量的方式逐步发送回来，每个data字段均包含一部分生成的内容，直到所有data返回，响应结束。 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型
Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 如果之前没有
超级管理员、管理员、模型开发工程师等多种角色。通过灵活的权限设置，每位用户能够在其对应的权限范围内安全高效地操作平台功能，从而最大程度保障数据的安全性与工作效率。 父主题： 创建并管理盘古工作空间
景面临着众多碎片化AI需求场景。 传统的AI开发模式需要对每种目标类别单独采集数据、训练模型，依赖专家经验进行算法参数调优，最后才能上线应用。基于ModelArts Studio平台开发工作流，将数据标注、模型训练、部署上线等繁杂的流程固化为一个流水线的步骤。通过大模型的能力，即
模型进行部署。 部署模型 在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 选择“云上部署”。 作业输入方式 选择 “OBS”表示从OBS中读取数据。 作业输出方式 选择 “OBS”表示将输出结果存储在OBS中。 作业配置参数 设置模型部署参数信息，平台已给出默认值。 安全护栏 选择模式
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