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使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案 场景描述 该示例演示了如何使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案。 应用百宝箱是盘古大模型服务为用户提供的便捷AI应用集，用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用，轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 操作流程 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案的步骤如下：
创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词，可以引导大模型生成用户期望的输出。提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验，来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程，用于对提示词进行统一管理。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。
盘古专业大模型能力与规格 盘古专业大模型是盘古百亿级NL2SQL模型，适用于问数场景下的自然语言问题到SQL语句生成，支持常见的聚合函数（如去重、计数、平均、最大、最小、合计）、分组、排序、比较、条件（逻辑操作、离散条件、范围区间等条件的混合和嵌套）、日期操作，支持多表关联查询。
盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，结合了大数据预训练和多源知识，借助持续学习不断吸收海量文本数据，持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外，盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性，可在智能客服、创意
优化推理超参数 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，比如长度、随机性、创造性、多样性、准确性、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，表1提供了典型推理参数的建议值和说明，供您参考： 表1
为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成的结果不完整，出现了异常截断。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“最大Token限制”参数的设置，适当增加该参数的值，可以增大模型
为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。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： 数据质量：请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据，可以通过规则进行清洗。 训练参数设置：若数据
式，以满足不同场景下的用户需求。关于计费模式的详细介绍请参见计费模式。 包周期计费是一种预付费模式，即先付费再使用，按照订单的购买周期进行结算，因此在购买之前，您必须确保账户余额充足。 按需计费是一种后付费模式，即先使用再付费，按照实际使用时长计费。 在购买后，如果发现当前计费模
需要站在模型的角度理解相关任务的真实底层任务，并清晰描述任务要求。 例如，在文档问答任务中，任务本质不是生成，而是抽取任务，需要让模型“从文档中抽取出问题的答案，不能是主观的理解或解释，不能修改原文的任何符号、字词和格式”， 如果使用“请阅读上述文档，并生成以下问题答案”，“生成”一词不是很恰当，模型会引入一些外部知识。
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。 提示词要素 指令：要求模型执行的具体任务或回答的问题。如：“写一篇关于勇士的小说”、“天空为什么是蓝色的？” 说明：对任务要求的补充说明。如：“有冒险
ModelArts Studio大模型开发平台支持导入气象类数据集，该数据集当前包括海洋气象数据。 海洋气象数据通常来源于气象再分析。气象再分析是通过现代气象模型和数据同化技术，重新处理历史观测数据，生成高质量的气象记录。这些数据既可以覆盖全球范围，也可以针对特定区域，旨在提供完整、一致且高精度的气象数据。
预测类数据集格式要求 平台支持创建预测类数据集，创建时可导入时序数据、回归分类数据。 时序数据：时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列，用于预测未来事件或趋势，过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据：回归分类数据包含多种预测因子（特征），用于预测连续变量的值，与时序数据不
发布图片类数据集 数据发布是将数据集发布为特定格式的“发布数据集”的过程，用于后续模型训练等操作。 图片类数据集支持发布的格式为： 标准格式：如图1，平台默认的格式。该格式的数据集可发布到资产中，但下游模型开发不可见。 图1 图片类数据集标准格式示例 盘古格式：如图2，训练盘古大
数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。首先，需要根据业务需求收集相关的原始数据，确保数据的覆盖面和多样性。例如，若是自然语言处理任务，可能需要大量的文本数据；如果是计算机视觉任务，则需要图像或视频数据。 数据预处理：数据预处理是数据准备过程中的重要环节，旨在提高数
配比文本类数据集 数据配比是将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”的过程，确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求，可跳过此章节至发布文本类数据集。 创建文本类数据集配比任务 创建文本类数据集配比任务步骤如下： 登录ModelArts St
查看训练指标 对于已完成训练，训练状态是“训练完成”状态的任务，单击任务名称，可在“训练结果”页面查看训练指标，不同模型的训练指标介绍请参见表2。 图1 查看训练指标 表2 训练指标说明 模型 训练指标 指标说明 科学计算大模型 Loss 训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间
率和准确率有严格要求的复杂业务场景。 在编排工作流时，可以使用以下节点进行功能设计： 开始节点：开始节点是工作流的起始节点，用户输入的信息由开始节点传入。 结束节点：结束节点是工作流的最终节点，用于定义整个工作流的输出信息。 大模型节点：用于在工作流中引入大模型能力。 意图识别节
插件介绍 在Agent开发平台中，插件是大模型能力的重要扩展。通过模块化方式，插件能够为大模型提供更多专业技能和复杂任务处理能力，使其在多样化的实际场景中更加高效地满足用户需求。 通过插件接入，用户可以为应用赋予大模型本身不具备的能力。插件提供丰富的外部服务接口，当任务执行时，模
如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑： 数据安全和隐私保护：大模型涉及大量训练数据，这些数据是重要资产。为确保数据安全，需在数据和模型训练的全生命周期内，包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加密、
配比图片类数据集 数据配比是将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”的过程，确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求，可跳过此章节至发布图片类数据集。 创建图片类数据集配比任务 创建图片类数据集配比任务步骤如下： 登录ModelArts St
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