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先制定一个能够明确表达主题的提示词(若模型训练时包含相似任务,可参考模型训练使用的提示词),再由简至繁,逐步增加细节和说明。打好基础是后续提示词优化的前提,基础提示词生成效果差,优化只会事倍功半。 例如,文学创作类可以使用“请创作一个关于{故事主题}的故事”,邮件写作类可以使用“根据以下信息
如何调用REST API 开通API 构造请求 认证鉴权 返回结果
附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取模型调用API地址
则预测词的概率的方差减小,即很多词被选择的可能性增大,利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。 重复惩罚 重复惩罚(repetition_penalty
从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营
提示词写作实践 提示工程介绍 常用方法论 进阶技巧 写作示例
进阶技巧 设置背景及人设 理解底层任务 CoT思维链 考察模型逻辑 父主题: 提示词写作实践
准备工作 注册华为账号并开通华为云 购买盘古大模型套件 开通盘古大模型服务 配置盘古访问授权 创建子用户并授权使用盘古
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Python SDK 安装SDK 配置SDK LLMs(语言模型) Prompt(提示词模板) Memory(记忆) Skill(技能) Agent(智能代理) 应用示例 父主题: 盘古应用开发SDK
应用实践 基础问答 长文本摘要 Agent助手 父主题: 盘古应用开发SDK
解决策略。 任务执行:能通过工具与外界发生联系并产生影响,工具可以自定义,包括查询信息、调用服务、网络搜索、文件管理、调用云服务等,通过Agent构建一个让LLM按照特定的规则迭代运行的Prompt,直到任务完成或者达到终止条件(如设置迭代次数)。 实例化Tool 实例化Agent
Skill(技能) 基础问答 多轮对话 文档问答 文档摘要 父主题: Python SDK
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