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求进行加密签名。 SK(Secret Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。
AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要包含一个签名值，该签名值以请求者的访问密钥（AK/SK）作为加密因子，结合请求体携带的特定信息计算而成。通过访问密钥（AK/SK）认证方式进行认证鉴权，即使用Access
证鉴权中的“Token认证”。 公有云API同时支持使用AK/SK认证，AK/SK认证是使用SDK对请求进行签名，签名过程会自动往请求中添加Authorization（签名认证信息）和X-Sdk-Date（请求发送的时间）请求头。AK/SK认证的详细说明请参见：AK/SK。 添加消息头后的请求如下所示：
如小红书风格、知乎风格，或爆款标题等。 选择基模型/基础功能模型 盘古-NLP-N2-基础功能模型 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练，无需准备自监督数据。 微调数据来源： 来源一：真实业务场景数据。 来源二：基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析，通过人工标注部分数据样
计费项 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。
标签”。 按数据集：可以设置不同数据集的配比数量，单击“确定”。 按标签：该场景适用于通过数据打标类清洗算子进行加工的文本类数据集，具体标签名称与标签值可在完成清洗文本类数据集操作后，进入数据集详情页面获取。 填写示例如图1所示。 图1 “按标签”配比方式填写示例 页面将返回至“
交付效率和查询性能，同时赋能精细化运营。 选择基模型/基础功能模型 盘古-NLP-N2-基础功能模型 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练，无需准备自监督数据。 微调数据来源： 来源一：真实业务场景数据。 来源二：基于人工泛化的真实业务场景数据。 来源三：基于简单规则槽位泛化的真实业务场景数据。示例如下：
用。随着模型的进化和理解能力的提升，尽管在简单任务中模糊的指示也会取得较好的效果，但对于规则越复杂的任务，越需要应用这些技巧来输出一个逻辑自洽、清晰明了的指令。 提示词是什么 提示词也称为Prompt，是与大模型进行交互的输入，可以是一个问题、一段文字描述或者任何形式的文本输入。
轮对话能力和阅读理解能力，可以通过指令微调进一步强化大模型在特定垂域上的多轮对话能力和阅读理解能力。 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练，无需准备自监督数据。 微调数据来源： 需要针对涉及的模块分别构造相关的微调数据。 query改写模块 来源：互联网开源数据集 问答模块 来源
75 1.5 N2系列模型 0.88 1.24 N4系列模型 0.75 1.5 训练相关概念 表2 训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督
高空层次个数。 在东西方向patch_size[2]*window_size[2]需能整除1440。 窗口尺度 用于定义模型主干网格中计算自注意力的区域大小。需注意： 数据格式为[int,int,int]，第一个值需要大于0小于等于4，第二、三个参数需要大于1小于等于20。 在高
管理盘古模型资产 模型资产介绍 用户在平台中可试用、已订购或训练后发布的模型，将被视为模型资产并存储在空间资产内，方便统一管理与操作。用户可以查看模型的所有历史版本及操作记录，从而追踪模型的演变过程。同时，平台支持一系列便捷操作，包括模型训练、压缩和部署，帮助用户简化模型开发及应
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