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什么是AI助手 AI助手是一种基于NLP大模型构建的人工智能应用，它通过结合多种工具并利用大模型的对话问答、规划推理、逻辑判断等能力，来理解和回应用户的需求。 例如，需要构建一个企业助理应用，该应用需要具备预定会议室、创建在线文档和查询报销信息等功能。在构建此应用时，需要将预定会
什么是盘古大模型 盘古大模型致力于深耕行业，打造多领域的行业大模型和能力集。其核心能力依托于盘古大模型套件平台，该平台是华为云推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发与应用平台。平台提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务，支持大模型的定制开发，并提供覆盖全生命周期的大模型工具链。
什么是提示词工程 什么是提示词工程 提示工程是一个较新的学科，应用于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地将语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握提示词工程相关技能将有助于用户了解大型语言模型的能力和局限性。 提示工程不仅涉及设计和研发提示词，还包括与大型语言模型的交
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（多轮对话）（/chat/completions）
比如“以上是金融领域的新闻”、“以上是一篇xx领域的xxx文档”。 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
提示财务报销助手依赖的必要信息，如用户名称等基础信息： final String customSystemPrompt = "你是财务报销助手。当需要用户反馈信息时，尽可能提示用户名称等原始信息。今天的日期是" + new SimpleDateFormat("yyyy年MM月dd日").format(new
数据样例供您参考： 原始对话示例： A：你是谁？ B：您好，我是盘古大模型。 A：你可以做什么？ B：我可以做很多事情，比如xxxx A：你可以讲个笑话吗？ B：当然可以啦，以下是xxxx A：可以把这个笑话改成xxxx B：好的，以下是修改后的xxxx 拼接后的微调数据格式示例：
数据量和质量均满足要求，为什么微调后的效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习
在反问时需要指明“上面的xxx”。例如：“为什么你认为上面的xxx是xxx类别？为什么上面的xxx不是xxx类别？”，否则模型会认为用户反问是个新问题，而非多轮并回复“您并没有给我xxx问题，请给我具体的xxx问题，以便我更好地解答。” 复述任务要求 可以让模型复述prompt中的要求，考察模型是否理解。
大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、万亿级别的预训练模型。此类大模型因具备更强的泛化能
盘古大模型套件使用流程 盘古大模型套件平台是一款功能强大、集成度高的大模型开发与应用平台。该平台全面支持大模型的数据管理、清洗与配比，涵盖预训练与微调功能。此外，平台还提供了强大的模型部署、评估与调用功能，确保模型能够在生产环境中高效应用。平台支持提示词工程、AI助手及SDK开发
盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 自然语言处理大模型是一种参数量极大的预训练模型，是众多自然语言处理下游任务的基础模型。学术界和工业界的实践证明，随着模型参数规模的增加，自然语言处理下游任务的效果显著提升，这得益于海量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理大模
入了一个从未出现过的数据（目标任务相同），回答却完全错误。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： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次
本中，或虽未出现但和训练样本差异很小的问题，回答完全错误。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： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合，模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的
训练数据集创建流程 数据是大模型训练的基础，提供了模型学习所需的知识和信息。大模型通过对大量数据的学习，能够理解并抽象出其中的复杂模式，从而进行精准的预测和决策。在训练过程中，数据的质量和多样性至关重要。高质量的数据能够提升模型对任务的理解，而多样化的数据则帮助模型更好地应对各种
指标看板 × √ 困惑度 × √ 训练损失值指标介绍 训练损失值（Training Loss）是一种衡量模型预测结果和真实结果差距的指标，通常情况下越小越好。 一般来说，一个正常的Loss曲线是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。以下给出了几种正常的Loss曲线形式：
撰写提示词 提示词是用来引导模型生成的一段文本。撰写的提示词应该包含任务或领域的关键信息，如主题、风格和格式等。 撰写提示词时，可以设置提示词变量，即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识，表示一些动态的信息，让模型根据不同的情况生成不同的文本，增加模型的灵活性和适应性。例如，将
框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。用户也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息，变量集是一个excel文件，每行数据是需要输入的变量值信息，可以通过“导入”功能进行上传。 图1 预览提示词效果 单击“查看效果”按钮，输出模型回复结果，用户可以根据预览效果调整提示词的文本和变量。
清洗算子功能介绍 数据清洗是提高数据质量的重要环节，包括去除异常的字符、去除表情符号和去除个人敏感内容等，经过清洗的数据可以提升训练阶段的稳定性。 平台支持通过以下清洗能力： 表1 清洗算子说明 算子类型 功能 说明 数据转换 全角转半角 将文本中的所有全角字符转换成半角字符。 中文繁简体互转
模型支持的区域 区域是一个地理区域的概念。我国地域面积广大，由于带宽的原因，无法仅依靠一个数据中心为全国客户提供服务。因此，根据地理区域的不同将全国划分成不同的支持区域。 盘古大模型当前仅支持西南-贵阳一区域。 图1 盘古大模型服务区域 父主题： 模型能力与规格
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