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用、监管有力的制度，并加强对专项资金的监督和管理。严格控制专项资金的流向和使用范围，严禁有过度功能的行为，坚决杜绝虚假、虚报和恶意投资，建立完善的监督管理制度，加强随时的监督和核查，确保专项资金使用的规范化、严格化、透明化、便结算。”问题：在福田区社会建设专项资金的使用过程中，如
如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率？ 如何让大模型按指定风格或格式回复？ 如何分析大模型输出错误回答的根因？ 为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳？ 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 云图说 通过云图说，带您了解华为云 OCR基础课程 介绍文字识别服务的产品、技术指导和使用指南
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、
各节点的功能和设计思路： 开始节点：作为工作流的入口，开始节点负责接收用户输入的文本。无论是普通对话文本，还是包含翻译请求的文本，都将从此节点开始。 意图识别节点：该节点对用户输入的文本进行分类和分析，识别出用户的意图。主要包括以下两种意图： 文本翻译意图：系统识别出用户希望进行文本翻译的请求。
数据发布功能通过数据评估和配比，确保发布的数据集满足大模型训练的高标准。这不仅包括数据规模的要求，还涵盖了数据质量、平衡性和代表性的保证，避免数据不均衡或不具备足够多样性的情况，进而提高模型的准确性和鲁棒性。 提高数据的多样性和代表性 通过合理的数据配比，帮助用户按特定比例组合多个数
jsonl、csv 图片类 仅图片 jpg、jpeg、png、bmp、tar包 图片+Caption 图片格式支持：jpg、jpeg、png、bmp，所有图片需保存为tar包。 Caption格式支持：jsonl 图片+QA对 图片格式支持：jpg、jpeg、png、bmp，所有图片需保存为tar包。
批量评估提示词效果前，需要先上传提示词变量数据文件用于创建对应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符，用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中，变量名称可以是任意的文字，用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。
理较为复杂的工作流。 流程型Agent：以工作流为任务执行核心，用户可以通过在画布上“拖拽”节点来搭建任务流程。支持编排的节点类型包括：大模型节点、意图识别节点、提问器节点、插件节点、判断节点、代码节点、消息节点。 优点：高度可扩展，支持低代码开发。 缺点：对话交互的智能度较低，复杂场景下流程分支较多，维护难度较大。
深感敬佩。在宋朝的生活中，李晓也遇到了许多困难。他必须适应新的食物，新的气候，甚至新的疾病。但是，他从未放弃，他始终坚信，只要他坚持下去，他就能适应这个新的世界。在宋朝的生活中，李晓也找到了新的目标。他开始学习宋朝的书法，尝试理解这个时代的艺术。他还开始学习宋朝的医学，尝试理解这
确定”。 图4 连接节点操作 配置“意图识别”节点。 鼠标拖动左侧“意图识别”节点至编排页面，连接“开始”节点和“意图识别”节点，单击“意图识别”节点进行配置。 图5 连接节点操作 在“参数配置”中，配置输入参数。 参数名称：默认参数名称为input。 类型、值：选择“引用 >
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。
检查模板占位符与输入是否匹配。 101097 意图识别调用大模型的prompt不符合模型输入的规范。 检查输入的prompt格式，消息的角色和内容。 101096 意图识别调用大模型失败。 检查消息的格式，内容以及大模型服务是否正常。 101095 意图识别用户query输入/引用解析失败。 检查用户query格式和内容。
矿山行业：进行智能洗选，例如根据煤炭的特征，将煤炭分类，提高洗选效率，降低能耗。 油气行业：进行地质分层，例如基于地质数据，对不同地层进行分类，识别储层和非储层，提高勘探和开发效率。进行岩性识别，例如对不同岩石类型进行分类，帮助识别岩石的性质和特征，指导钻井和开采。进行流体识别，例如根据测井数据，识别储层中的油、气、水等流体类型。
加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集清洗算子介绍 加工文本类数据集 加工图片类数据集 加工视频类数据集 加工气象类数据集 管理加工后的数据集 父主题： 使用数据工程构建数据集
Agent开发平台是基于NLP大模型，致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验，都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建AI应用，加速领域和行业AI应用的落地。 针对“零码”开发者（无代码开发经验），
发布数据集 数据集发布场景介绍 发布文本类数据集 发布图片类数据集 发布视频类数据集 发布气象类数据集 发布预测类数据集 发布其他类数据集 管理发布后的数据集 父主题： 使用数据工程构建数据集
数据集清洗算子介绍 文本类清洗算子能力清单 视频类清洗算子能力清单 图片类清洗算子能力清单 气象类清洗算子能力清单 父主题： 加工数据集
选择合适的CV大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景，选择合适的模型，从而提高模型的整体效果，详见表1。 表1 CV大模型的类型 模型名称 适用场景 说明 Pangu-CV-ObjectDetection-N-2.1.0 该模型属于物体检测模型，旨在识别图像中的所有感兴趣目标，定
数据集格式要求 文本类数据集格式要求 图片类数据集格式要求 视频类数据集格式要求 气象类数据集格式要求 预测类数据集格式要求 其他类数据集格式要求 父主题： 使用数据工程构建数据集
撰写提示词 提示词是用来引导模型生成的一段文本。撰写的提示词应该包含任务或领域的关键信息，如主题、风格、格式等。 撰写提示词时，可以设置提示词变量。即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识表示一些动态的信息，让模型根据不同的情况生成不同的文本，增加模型的灵活性和适应性。例如，将提示词设
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