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你的回复“需要简洁精炼”、“仅包括最重要的信息”或“专注于主要结论”。 若希望模型输出遵循特定格式，可以在提示词中明确格式要求，或使用占位符和模板结构，让模型填充内容。例如： 请按照以下格式输出： 判断原因：xxx 最终结论：xxx 父主题： 提示词工程类
参数类型 描述 data String stream=true时，执行Agent的消息以流式形式返回。 生成的内容以增量的方式逐步发送回来，每个data字段均包含一部分生成的内容，直到所有data返回，响应结束。 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 event String
4或avi格式文件，同一文件夹下mp4或avi格式的所有视频文件会被同时上传导入，具体格式要求详见表1。 表1 视频类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 视频 mp4或avi 支持mp4、avi视频格式上传，所有视频可以放在多个文件夹下，每个文件夹下可以同时包含mp4或avi格式的视频。
转账”相似的问题”时，模型会认为实体/关键词/场景一致则是相似（在这个例子里实体为手机银行），而不是任务需要的语义级别的相同含义，所以输出内容会发散。 父主题： 提示词写作进阶技巧
风险。 推理参数设置：请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置，适当减小其中一个参数的值，可以提升模型回答的确定性，避免生成异常内容。 父主题： 大模型微调训练类问题
性。通过这一功能，用户能够方便快捷地将大量数据导入平台，为后续的数据处理和模型训练打下良好的基础。 数据加工：数据加工是确保数据质量的关键步骤。平台提供一系列数据清洗、过滤、转换等加工操作，旨在确保原始数据能够满足各种业务需求和模型训练的标准。针对不同类型的数据集，平台设计了专用
例如，“结合金融领域相关知识，生成一份调研报告大纲，报告主题是区块链洞察”、“以上是某理财app用户反馈的问题，请提供解决方案。” 人设： 增加人设可以让生成的内容更符合该领域需求。 例如，“假设你是一位银行面试官，请生成10个银行面试问题。”、“假如你是一个高级文案策划，请生成10个理财产品的宣传文
在正式发布数据集前，需要执行上线操作。 上线原始数据集 加工数据集 创建文本类数据集加工任务 数据集中若存在异常数据，可通过数据集加工功能去除异常字符、表情符号、个人敏感内容等。 说明： 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集。 若数据类型为文档、网页，则加工数据集为必选项，否则为可选项。 创建文本类数据集加工任务
者可通过拖、拉、拽可视化组件等方式添加更多的组件，实现复杂业务流程的编排，从而快速构建Agent。 工作流方式主要面向目标任务包含多个复杂步骤、对输出结果成功率和准确率有严格要求的复杂业务场景。 父主题： 创建与管理工作流
小、配比比例等。同时，平台支持数据集的删除等管理操作，使用户能够统一管理数据集资源，以便在模型训练和分析时灵活调用，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
是否开启对提示词进行内容审核，true：审核，false：不审核，默认为true。 answer_moderation boolean 是否开启对推理结果进行内容审核，true：审核，false：不审核，默认为true。 show_result boolean 是否返回内容审核不通过原因
如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护？ 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面？ 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优？ 如何判断盘古大模型训练状态是否正常？ 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答？ 盘古大模型是否可以自定义人设？ 更多 大模型概念类 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护？
异常字符、表情符号、个人敏感内容等。 创建文本类数据集加工任务 创建文本类数据集标注任务 创建数据集标注任务，并对数据集执行标注操作，标注后的数据可以用于模型训练。 创建文本类数据集标注任务 创建文本类数据集评估任务 评估文本通顺性、信息充分性、内容有效性等。 创建文本类数据集评估任务
参考图4填写2个请求Header参数。 参数名为Content-Type，参数值为application/json。 参数名为X-Auth-Token，参数值为步骤3中获取的Token值。 图4 填写NLP大模型API 在Postman中选择“Body > raw”选项，参考以下代码填写请求Body。
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。 模型压缩：在模型部署前，进行模型压缩是提升推理性能的关键步骤。通过压缩模型，能够有效减少推理过程中的显存占用，节省推理资源，同时提高计算速度。当前，平台支持对NLP大模型进行压缩。 模型部署：平台提
请求完全成功，同时HTTP响应不包含响应体。 在响应OPTIONS方法的HTTP请求时返回此状态码。 205 Reset Content 重置内容，服务器处理成功。 206 Partial Content 服务器成功处理了部分GET请求。 300 Multiple Choices 多
问题关键词”都填写时，提问器组件会校验问题中是否已经包含所有的问题关键词。 内容示例：内容示例可以举例说明所需信息的格式，帮助大模型更好地从用户的回答中提取所需信息。例如，参数名称“手机号码”，可以在内容示例中填写“12345678910”。 单击“确定”，完成参数配置。 连接提问器组件和其他组件。
可以针对特定区域，旨在提供完整、一致且高精度的气象数据。 再分析数据为二进制格式，具体格式要求详见表1。 表1 气象类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 海洋气象 nc、cdf、netcdf、gr、gr1、grb、grib、grb1、grib1、gr2、grb2、grib2
您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时， 右侧代码示例会自动完成参数的组装。 图2 设置输入参数 填写输入参数时，deployment_id为模型部署ID，获取方式如下： 若
盘古大模型提供了便捷的“能力调测”功能，用户可以体验平台预置的多种模型功能，如文本对话功能。 只需在输入框中输入问题，模型便会自动返回对应的答案内容。平台还允许用户实时调整参数，以便更好地满足您的需求。 支持区域： 西南-贵阳一 使用能力调测与盘古NLP大模型进行对话问答 应用百宝箱
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