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型效果的有效策略，一个好的提示词能极大地激发模型的潜能，使其在特定任务上表现出色。接下来，我们将深入探讨提示词优化的方法和技巧，帮助您更好地驾驭模型，实现高质量的任务完成。 优化提升词一般可以从以下几个方面开始： 选择合适的提示词模板 根据任务类型选择提示词模板：不同类型的任务可
发布文本类数据集 数据发布是将数据集发布为特定格式的“发布数据集”的过程，用于后续模型训练等操作。 文本类数据集支持发布的格式为： 标准格式：数据工程功能支持的原始格式。 标准格式的示例如下，其中，context和target是键值对。 {"context": "你好，请介绍自己"
包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式的区别如下： 包年/包月计费模式：包年/包月的计费模式是一种预付费方式，按订单的购买周期计费，适用于可预估资源使用周期的场景。 按需计费模式：按需付费是后付费方式，可以随时开通/关闭对应资源，支持秒级计费，系统会根据云服务器的实际使用情况每小时出账单，并从账户余额里扣款。
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
确保数据资产的规范性与安全性。 模型资产：平台提供的模型资产涵盖了预置或训练后发布的模型，所有这些模型将存放于空间资产中进行统一管理。用户可查看预置模型的历史版本和操作记录，还可以执行模型的进一步操作，包括训练、压缩、部署等。此外，平台支持导出和导入盘古大模型的功能，使用户能够
Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。首先，需要根据业务需求收集相关的原始数据，确保数据的覆盖面和多样性。例如
在实际应用中，首次微调所得的模型往往无法取得最佳效果，为了让模型能更好地解决特定场景任务，通常需要根据微调所得模型的效果情况来进行几轮的模型微调优化迭代。 在大模型的微调效果调优过程中，训练数据优化、训练超参数优化、提示词优化以及推理参数优化是最重要的几个步骤。 训练数据的优化是提升模型效果的基础。
包年/包月和按需计费模式可针对不同业务需求进行选择： 对于长时间且稳定的业务需求，包年/包月模式通常更划算，因为它能提供更低的平均成本和一定的稳定性。 对于短期、突发或不可预测的业务需求，按需计费模式则更为合适，因为它提供了更高的灵活性和避免长期预付费可能带来的压力。 父主题： 计费FAQ
据，确保数据的准确性与一致性，从而提高数据质量，为模型训练提供可靠的输入。 扩展数据集的多样性和泛化能力 在数据量不足或样本不平衡的情况下，数据合成可以生成新数据，扩展数据集的规模和多样性。通过增加数据的多样性，能够提升模型在各种场景下的泛化能力，增强其对未知数据的适应性。 增强模型训练的有效性
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），
作为节点的输出。 判断节点：编排应用时作为分支切换节点，可以根据输入满足的判断条件，指定执行对应的工作流分支。 代码节点：用于引入代码执行器，根据节点的输入，执行指定Python代码，节点的输出是代码执行的结果信息。 知识检索节点：可以根据输入参数从指定知识库内召回匹配的信息。
在Agent开发平台中，插件是大模型能力的重要扩展。通过模块化方式，插件能够为大模型提供更多专业技能和复杂任务处理能力，使其在多样化的实际场景中更加高效地满足用户需求。 通过插件接入，用户可以为应用赋予大模型本身不具备的能力。插件提供丰富的外部服务接口，当任务执行时，模型会根据提示词感知适用的插件，并自动调
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。
全球中期天气要素预测模型的训练类型选择建议： 全球中期天气要素预测模型的训练支持预训练、微调两种操作，如果直接使用平台预置的中期天气要素预测模型不满足您的使用要求时，可以进行预训练或微调。预训练、微调操作的适用场景如下： 预训练：训练用于添加新的高空层次、高空变量或表面变量。
根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、案例库和FAQ库等，可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新，
少于xx个字的文本。”，将回答设置为符合要求的段落。 续写：根据段落的首句、首段续写成完整的段落。 若您的无监督文档没有任何结构化信息，可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的第一个句子：xxx/第一段落：xxx。请根据以上的句子/段落，续写为一段不少于xx个字的文本。”，再将回答设置为符合要求的段落。
提示词工程 在“撰写”页面，选择左侧导航栏中的“候选”。在候选列表中，勾选需要进行横向比对的提示词，并单击“横向比较”。 图2 横向比较 进入到横向比较页面，下拉页面至“提示词效果比较”模块，比较提示词的效果，输入相同的变量值，查看两个提示词生成的结果。 图3 横向比对提示词效果 父主题：
续费 包周期服务到期后，您可以通过手动续费来延长服务的有效期。 包周期服务到期后，如果在保留期结束前未完成续费，后续则不能再对已过保留期的服务进行续费操作，需重新购买对应的服务。
盘古推理SDK简介 推理SDK概述 盘古大模型推理SDK是对REST API进行的封装，通过该SDK可以处理用户的输入，生成模型的回复，从而实现自然流畅的对话体验。 表1 推理SDK清单 SDK分类 SDK功能 支持语言 使用场景 推理SDK 对话问答（/chat/completions）
提升数据治理的效率和效果。 通过整合上述功能，数据工程在AI研发中不仅帮助用户高效构建高质量的训练数据集，还通过全流程的数据处理和管理，探索数据与模型性能的内在联系，为模型训练和应用提供坚实的数据基础，推动了模型的精确训练与持续优化，提升了AI应用开发的效率和成果的可靠性。 父主题：
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