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页面将返回至“数据配比”页面，配比任务运行成功后，状态将显示为“运行成功”。 单击操作列“生成”，将生成“发布数据集”。 发布数据集可在“数据工程 > 数据发布 > 发布数据集”中查看。 通过数据配比功能生成的“发布数据集”，其格式为“默认格式”。 父主题： 发布文本类数据集
“创建评估”。 图1 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。 评估用例集：根据选择的数据集，将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词，输入模型生成结果。 评估方法：根据选择的评估方法，对模型生成结果和预期结果进行比较，并根据算法给出相应的得分。 图2 创建提示词评估任务
ue，同时n参数只能设置为1。开启流式开关后，API会在生成文本的过程中，实时地将生成的文本发送给客户端，而不是等到生成完成后一次性将所有文本发送给客户端。 temperature 否 Float 用于控制生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性，1表示最高的随机性
采用规则将无监督数据构建为有监督数据的常用方法 规则场景 说明 文本生成：根据标题、关键词、简介生成段落。 若您的无监督文档中含标题、关键词、简介等结构化信息，可以将有监督的问题设置为“请根据标题xxx/关键性xxx/简介xxx，生成一段不少于xx个字的文本。”，将回答设置为符合要求的段落。
繁出现相同词汇。 平衡的：平衡模型输出的随机性和准确性。 创意性的：模型输出内容更具多样性和创新性，某些场景下可能会偏离主旨。 自定义：自定义大模型输出的温度和核采样值，生成符合预期的输出。 温度 调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性，反之，降低温度会使输出内容更加遵循指令要求但减少多样性，取值范围为0到1之间。
在气象预报中，集合预报是指对初始场加入一定程序的扰动，使其生成一组由不同初始场预报的天气预报结果，从而提供对未来天气状态的概率信息。这种方法可以更好地表达预报的不确定性，从而提高预报的准确性和可靠性。 集合成员数 用于选择生成预报的不同初始场的数量，取值为2~10。 扰动类型 用于选择生成集合预报初始场的扰动类型
根据不同数据类型和业务需求进行有针对性的优化，使数据更符合训练标准，提高训练效率和精度。 确保业务需求对接 不同业务场景和模型应用对数据有不同的要求。数据加工能够根据特定业务需求进行定制化处理，确保数据满足应用场景的需求，从而提高数据和模型的匹配度，提升业务决策和模型预测的准确性。
横向比较提示词效果 将设置为候选的提示词横向比对，获取提示词的差异性和效果。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”。
效果评估与优化 在低代码构建多语言文本翻译工作流中，优化和评估的关键在于如何设计和调整prompt（提示词）。prompt是与大模型或其他节点（如翻译插件）交互的核心，它直接影响工作流响应的准确性和效果。因此，效果评估与优化应从以下几个方面进行详细分析： 评估工作流响应的准确性：
在完成数据合成后，若无需使用数据标注功能，可直接在“数据合成”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工数据集列表可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 创建自定义数据合成指令 平台支持用户创建自定义数据合成指令。 本章节将以“生成主题散文”的场景为例，详细介绍自定义数据合成指令的配置步骤。
在默认格式中，context和target是键值对。示例如下： {"context": "你好，请介绍自己", "target": "我是盘古大模型"} 盘古格式：训练盘古大模型时，需要将数据集格式发布为“盘古格式”。 在盘古格式中，context和target是键值对。与默认格
Agent开发平台支持两种类型的插件： 预置插件：平台为开发者和用户提供了预置插件，直接可用，无需额外开发。例如，平台提供的“Python解释器插件”能够根据用户输入的问题自动生成Python代码，并执行该代码获取结果。此插件为Agent提供了强大的计算、数据处理和分析功能，用户只需将其添加到应用中，即可扩展功能。
交全部标注数据”，让AI大模型自动标注剩余数据。 在完成数据标注后，如果无需进行标注审核，可直接在“数据标注 > 任务管理”页面单击“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 审核标注后的图片类数据集 如果在创建图片类数据集标
通过专用的清洗算子对数据进行预处理，确保数据符合模型训练的标准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算子，例如去除噪声、冗余信息等，提升数据质量。 合成数据集 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理，并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集，增强训练模型的多样性和泛化能力。 标注数据集
当数据清洗任务运行成功后，状态将从“运行中”变为“运行成功”，表示数据已经完成清洗。 在完成数据清洗后，如果无需使用数据标注功能，可直接在“数据清洗”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 父主题： 加工视频类数据集
盘古大模型分为模型订阅、数据资源、训练资源和推理资源四个收费项。 模型订阅按照订阅时长预付费，提供1个月到1年供客户选择，自支付完成开始计费。 数据智算单元、数据通算单元按单元使用数量和时长后付费，时长精确到秒，数据托管单元按订购数量和时长预付费，提供1个月到1年供客户选择。 模
提示词应用示例 应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用提示词生成面试题目 父主题： 提示词写作实践
盘古大模型服务致力于深耕行业，打造多领域行业大模型和能力集。 ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练、模型部署于一体的综合平台，专为开发和应用大模型而设计，旨在为开发者提供简单、高效的大模型开发和部署方式。平台配备数据工程、模型开发、应用
当数据清洗任务运行成功后，状态将从“运行中”变为“运行成功”，表示数据已经完成清洗。 在完成数据清洗后，在“数据清洗”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 父主题： 加工气象类数据集
有数据标注完成后，页面会出现标注任务成功的提示。 在完成数据标注后，如果无需进行标注审核，可直接在“数据标注 > 任务管理”页面单击“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 审核标注后的文本类数据集 如果在创建文本类数据集标
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