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用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练，使模型理解人类语言的基本结构。 微调 关注专业性：微调是对预训练模型的参数进行调整，使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核心在于利用少量的特定任务数据，使模型的表现从通用性向具体任务需求过渡。 使用小
提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作，需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系，本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验，总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例，以便简
西南-贵阳一”区域，需要获取与贵阳一区域的对应的项目id。 图2 获取项目ID 多项目时，展开“所属区域”，从“项目ID”列获取子项目ID。 调用API获取项目ID 项目ID还可通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endp
bject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 推理作业的名称。 input 是 TaskInputDto
filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图像的宽度。 height：必选字段，图像的高度。 depth：必选字段，图像的通道数。 图像的通道数是指图像中每个像素的颜色信息的维度。常用的RGB图像默认有3个通道。3通道表
Long 用于选择集合预报的Perlin加噪octave。Perlin噪音的octave指的是噪音的频率，在生成Perlin噪音时，可以将多个不同频率的噪音叠加在一起，以增加噪音的复杂度和细节。每个频率的噪音称为一个octave，而叠加的octave数越多，噪音的复杂度也就越高。 取值范围：[1
如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案，不同的场景，有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响： 目标任务的难度：如果目标任务的难度较低，模型能较容易的学习知识，那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之，若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。 数据量级：
构建外，也可能会使用开源的数据集。数据版权功能主要用于记录和管理数据集的版权信息，确保数据的使用合法合规，并清晰地了解数据集的来源和相关的版权授权。通过填写这些信息，可以追溯数据的来源，明确数据使用的限制和许可，从而保护数据版权并避免版权纠纷。 图3 设置数据版权 单击页面右下角
根据创建推理作业获取的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。
着深远的影响。它是重要的水资源，提供了大量的饮用水和灌溉水。同时，长江也是中国重要的内河航道，对于货物运输和经济发展具有重要作用。长江中的鱼类种类繁多，是中国淡水渔业的重要基地之一。长江中的典型鱼类包括：1. **中华鲟**：这是一种生活在长江中上游的大型鱼类，以其巨大的体型和古
根据创建推理作业获取的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。
取值：选择“引用 > query”。query为开始组件的输出变量值。 在“分类配置”中，填写相关情景分类。 相关分类为针对该分类的描述语句或者关键词，同时也将作为大模型进行推理和分类的依据。分类数量为2 ~ 5个。 在“高级配置”中配置预先部署好的模型与prompt提示词。单击“确定”，完成参数配置。
如果您需要为企业员工设置不同的访问权限，以实现功能使用权限和资产的权限隔离，可以为不同员工配置相应的角色，以确保资产的安全和管理的高效性。 如果华为云账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户（子用户）进行权限管理，您可以跳过本章节，不影响您使用盘古的其他功能。 您可以使用统
示例如下： 去除“参考文献”以及之后的内容：\n参考文献[\s\S]* 针对pdf的内容，去除“0 引言”之前的内容，引言之前的内容与知识无关：[\s\S]{0，10000}0 引言 针对pdf的内容，去除“1.1Java简介”之前的与知识无关的内容：[\s\S]{0，10000}
让模拟出的天气接近真实世界中的变化。 CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。
和大模型组件。 开始：工作流的入口组件，该组件的配置详见配置开始组件。 结束：输出工作流的执行结果，该组件的配置详见配置结束组件。 LLM：初始化完成的大模型节点，没有额外的Prompt配置，直接接受用户原始输入，并输出大模型执行后的原始输出，该组件的配置详见配置大模型组件。 用
生成的内容结尾必须要引导观众购买； 6.生成的内容必须紧扣产品本身，突出产品的特点，不能出现不相关的内容； 7.生成的内容必须完整，必须涵盖产品介绍中的每个关键点，不能丢失任何有价值的细节； 8.生成的内容必须符合客观事实，不能存在事实性错误； 9.生成的内容必须语言通顺； 10.生成的内容中不能出现“带货口播”等这一类字样；
科技行业公司的最大利润和市值是多少？ 科技行业公司的最小利润和市值是多少？ 科技行业公司的中位利润和市值是多少？ 科技行业公司的总利润和市值是多少？ … 来源四：基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析，通过人工标注部分数据样例，再基于大模型（比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模
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