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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 提示词与训练数据的相似度关系。 提示词的效果通常与训练数据的相似度密切相关。当提示词的内容与模型在训练过程中接触过的样本数据相似时,模型更容易理解提示词并生成相关的输出。这是因为模型通过学习大量的训练数据,逐渐建立起对特定模式、
选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 选择“云上部署”。 最大TOKEN长度 模型可最大请求的上下文TOKEN数。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安全护栏基础版,内置了默认的内容审核规则。
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。 数据行数不小于10行,不大于50行。 数据不允许相同表头,表头数量小于20个。 数据单条文本长度不超过1000。 创建数据集时会对相关限制条件进行校验。
创建NLP大模型评测数据集 NLP大模型支持人工评测与自动评测,在执行模型评测任务前,需创建评测数据集。 评测数据集的创建步骤与训练数据集一致,本章节仅做简单介绍,详细步骤请参见使用数据工程构建NLP大模型数据集。 登录ModelArts Studio平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程
个工作空间。每个工作空间都是完全独立的,确保了工作空间内的资产不受其他空间的影响,从而保障数据和资源的隔离性与安全性。用户可以根据需求灵活划分工作空间,实现资源的有序管理与优化配置,确保各类资源在不同场景中的最大化利用。为进一步优化资源的管理,平台还提供了多种角色权限体系。用户可
的精细化管理与有序调配,帮助用户高效地规划和分配任务,使团队协作更加高效。 此外,平台配备了完善的角色权限体系,覆盖超级管理员、管理员、模型开发工程师等多种角色。通过灵活的权限设置,每位用户能够在其对应的权限范围内安全高效地操作平台功能,从而最大程度保障数据的安全性与工作效率。 父主题:
当您在微调过程中,发现模型评估的结果很好,一旦将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,回答的结果却不理想。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 测试集质量:请检查测试集的目标任务和分布与实际场景是否一致,质量较差的测试集无法反映模型的真实结果。 数据质量:
是新手还是有经验的开发者,都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能,快速实现智能体应用的开发与落地,加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者(无代码开发经验的用户): 平台提供了Prompt提示词工程和插件自定义等功能,帮助用户在无需编写代码
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训练NLP大模型 NLP大模型训练流程与选择建议 创建NLP大模型训练任务 查看NLP大模型训练状态与指标 发布训练后的NLP大模型 管理NLP大模型训练任务 NLP大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古NLP大模型
部署CV大模型 创建CV大模型部署任务 查看CV大模型部署任务详情 管理CV大模型部署任务 父主题: 开发盘古CV大模型
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如何调用REST API 构造请求 认证鉴权 返回结果
附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取模型部署ID
Agent 调用应用 调用工作流 父主题: API