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如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑: 数据安全和隐私保护:大模型涉及大量训练数据,这些数据是重要资产。为确保数据安全,需在数据和模型训练的全生命周期内,包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节,提供防篡改、数据隐私保护、加密、审计和数据主权保护等机制
平台还提供全链路信息观测和调试工具,支持开发者深入分析Agent执行过程中的每个环节。通过对信息进行分层展示,帮助开发者优化AI应用的性能和稳定性,确保应用在不同环境下的顺畅运行。
产品优势 预置多,数据工程“易” ModelArts Studio大模型开发平台预置多种数据处理AI算子,多种标注工具,满足用户多任务多场景需求,提高开发/标注效率>10X。
知识型Agent:以大模型为任务执行核心,用户通过配置Prompt、知识库等信息,实现工具自主规划与调用,优点是可零码开发,对话过程更为智能,缺点是当大模型受到输入限制,难以执行链路较长且复杂的流程。
盘古大模型能力通过ModelArts Studio大模型开发平台承载,它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,提供覆盖全生命周期的大模型工具链。
功能总览 功能总览 全部 数据工程工具链 模型开发工具链 应用开发工具链 能力调测 应用百宝箱 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础,为大模型提供了必要的知识和信息。
用户通过配置Prompt、知识库等信息,使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点:零代码开发,对话过程智能化。 缺点:大模型在面对复杂的、长链条的流程时可能会受到输入长度限制,难以有效处理较为复杂的工作流。
Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。
该工具链提供提示词设计和管理工具,优化大模型的输入提示,提升输出的准确性和相关性。通过可视化编排工具,应用开发工具链加速大模型应用的开发,满足复杂业务需求。
模型开发工程师 可以执行模型开发工具链模块的所有操作,但是不能创建或者删除计算资源,也不能修改所在空间本身。 应用开发工程师 应用开发工程师具备执行应用开发工具链模块所有操作的权限,其余角色不具备。 标注管理员 拥有数据工程数据标注-标注管理模块的所有权限,其余角色不具备。
模型开发工具链:模型开发工具链是盘古大模型服务的核心组件,提供从模型创建到部署的一站式解决方案,涵盖模型训练、压缩、部署、评测、调用等功能,保障模型的高效应用。
通过集成翻译工具(如机器翻译API、大型语言模型等),可以在保证翻译效率的同时,提升翻译质量,并根据实际场景和用户需求进行灵活调整。 本章将详细介绍如何利用不同的节点构建一个高效的多语言文本翻译工作流,并确保不同用户需求(如普通对话、文本翻译)能够被准确识别和处理。
模型训练:在模型开发的第一步,ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了丰富的训练工具与灵活的配置选项。用户可以根据实际需求选择合适的模型架构,并结合不同的训练数据进行精细化训练。平台支持分布式训练,能够处理大规模数据集,从而帮助用户快速提升模型性能。
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用户可以通过提示词工程来提高大语言模型的安全性,还可以赋能大语言模型,如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型的能力。 提示词基本要素 您可以通过简单的提示词(Prompt)获得大量结果,但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。
工作流 Token计算器 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。
请注意:不要使用任何工具、不用理会问题的具体含义,并保证你的输出仅有json格式的结果数据,以保证返回结果可以被json.dumps直接解析。你的返回格式格式示例为:{\"text\":\"a\",\"from\":\"b \",\"to\":\"c\"}。
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