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image2_face CompareFace object 第2幅图像中检测到的人脸，DetectFace结构见DetectFace。 调用失败时无此字段。 similarity Double 人脸相似度，1表示最大，0表示最小，值越大表示越相似。
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、
应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用场景说明：智能客服系统中，大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题，并返回标题内容，系统根据匹配标题调出该FAQ问答对，来解答客户疑问。 父主题： 提示词应用示例
提示词写作常用方法论 打基础 先制定一个能够明确表达主题的提示词（若模型训练时包含相似任务，可参考模型训练使用的提示词），再由简至繁，逐步增加细节和说明。打好基础是后续提示词优化的前提，基础提示词生成效果差，优化只会事倍功半。 例如，文学创作类可以使用“请创作一个关于{故事主题}
情况调整训练参数，帮助模型更好学习。 Prompt设置：请检查您使用的Prompt，对于同一个目标任务，建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT，才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格：理论上模型的参数规模越大，模型能学到的知识就越多，能学会的知识就更难，若目标任务本身
推理参数（解码参数）是一组用于控制模型生成预测结果的参数，其可以用于控制模型生成结果的样式，如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前，平台支持的推理参数包括：温度、核采样以及话题重复度控制，如下提供了这些推理参数的建议值和说明，供您参考： 表1 推理参数的建议和说明 推理参数 范围 建议值 说明
果，即回答中反复出现某一句话或某几句话。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： 推理参数设置：请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数的设置，适当增大其中一个参数的值，可以提升模型回答的多样性。 数据质量：请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据，可以通过规则进行清洗。
和古老的种类而闻名。中华鲟是一种濒危物种，主要原因是过度捕捞和生境破坏。2. **长江白鲟**：长江白鲟是长江特有的大型淡水鱼类，与中华鲟相似，也是一种濒危物种。长江白鲟 orangutanpuls.org的消失标志着长江生态系统出现了严重的问题。3. **草鱼**：草鱼是长江流
识。 例如，在构造泛化问题的任务中，需要基于原问题改写为相同含义的问题，而不是生成相似的问题。当提示词使用“请生成10个跟“手机银行怎么转账”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。
创建图片类数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对图片数据集预设的一套评估标准，涵盖了图像清晰度、分辨率、标签准确性、图像一致性等多个质量维度，用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准，可跳过此章节至创建图片类数据集评估任务。
脚。 TXT内容提取 从TXT文件中提取所有文本内容。 CSV内容提取 从CSV文件中读取所有文本内容，并按该文件内容类型模板KEY值生成匹配的JSON格式数据。 PDF内容提取 从PDF中提取内容转换为结构化数据。 JSON内容提取 从JSON文件（键值对类型文件）中提取出内容。
个较小的值。 困惑度 用来衡量大语言模型预测一个语言样本的能力，数值越低，准确率也就越高，表明模型性能越好。 指标看板 bleu-1：模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 bleu-2：模型生成句子与实际句子在词组层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。
控制生成文本多样性和质量。调高核采样可以使输出结果更加多样化。 最大口令限制 用于控制聊天回复的长度和质量。 话题重复度控制 用于控制生成文本中的重复程度。调高参数模型会更频繁地切换话题，从而避免生成重复内容。 词汇重复度控制 用于调整模型对频繁出现的词汇的处理方式。调高参数会使模型减少相同词汇的重复使用，促使模型使用更多样化的词汇进行表达。
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
的数据支持。 视频数据质量标准 V1.0：ModelArts Studio大模型开发平台针对视频数据集预设了一套评估标准，涵盖了视频的清晰度、帧率、完整性、标签准确性等多个质量维度。该标准帮助用户评估和优化视频数据的质量，确保数据符合大模型训练的要求，提升模型的精度与可靠性。用户
创建视频类数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对视频数据集预设了一套评估标准，涵盖了视频的清晰度、帧率、完整性、标签准确性等多个质量维度，用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准，可跳过此章节至创建视频类数据集评估任务。
问题二：模型生成的文案中重复讨论一个相同的话题。 解决方案：对于这种情况，可以尝试修改推理参数。例如，降低“话题重复度控制”参数的值。若调整推理参数不生效，则检查数据质量，确认数据中不存在重复数据和高度相似数据。 父主题： 从基模型训练出行业大模型
3308 The accessed API does not match the existing API. 访问的API与已开通的API服务不匹配。 请确认调用的API是否填写错误。 PANGU.3315 The accessed API's model instance is not
据即可；若场景复杂或专业，则需要上万条数据。 数据质量要求： 保证数据的分布和目标需要与实际场景匹配。 保证数据的覆盖度：数据需要尽可能覆盖产品所提供的功能；数据需要覆盖难易度、长短度，包含参数丰富等场景；数据在长短、扁平与深层嵌套、对接客户api接口数量上全覆盖。 数据中需要提
对视频的基础质量（清晰度、亮度、模糊、画面抖动重影、低光过曝、花屏等）进行评分。分值范围(0, 1)，数值越高质量越好，评分>0.05可认为是视频基础质量较高的视频。 美学评分 从内容（吸引人，清晰度）、构图（目标物位置良好）、颜色（有活力，令人愉悦）、光线（光线明显有对比度）、轨迹（连续
的处理流程。 意图识别组件一般位于工作流前置位置。在对用户的输入进行意图识别时，意图识别组件会通过大模型推理，匹配用户输入与开发者预先定义的描述类别的关键字，并根据匹配结果流向对应处理流程。 在左侧组件面板中拖拽出一个“意图识别”组件，并放置在工作流中。 单击画布中的“意图识别”组件，打开参数配置页面。
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