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你的回复“需要简洁精炼”、“仅包括最重要的信息”或“专注于主要结论”。 若希望模型输出遵循特定格式，可以在提示词中明确格式要求，或使用占位符和模板结构，让模型填充内容。例如： 请按照以下格式输出： 判断原因：xxx 最终结论：xxx 父主题： 提示词工程类
获取提示词模板 平台提供了多种任务场景的提示词模板，可以帮助用户更好地利用大模型的能力，引导模型生成更准确、更有针对性的输出，从而提高模型在特定任务上的性能。 在创建提示词工程前，可以先使用预置的提示词模板，或基于提示词模板进行改造 。如果提示词模板满足不了使用需求可再单独创建。
图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创建新的数据加工任务时，可直接单击“选择加工模板”进行使用。 若选择使用加工模板，将删除当前已编排的加工步骤。 图2 选择加工模板 加工步骤编排完成后，单击“启动加工”，将启动加工任务。
图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创建新的数据加工任务时，可直接单击“选择加工模板”进行使用。 若选择使用加工模板，将删除当前已编排的加工步骤。 图2 选择加工模板 加工步骤编排完成后，单击“启动加工”，将启动加工任务。
通过横向比较提示词效果和批量评估提示词效果，如果找到高质量的提示词，可以将这些提示词发布至“提示词模板”中。 在提示词“候选”页面，选择质量好的提示词，并单击“保存到模板库”。 图1 保存提示词至模板库 进入“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词模板”页面，查看发布的提示词。 父主题： 开发盘古大模型提示词工程
图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创建新的数据加工任务时，可直接单击“选择加工模板”进行使用。 若选择使用加工模板，将删除当前已编排的加工步骤。 图2 选择加工模板 加工步骤编排完成后，单击“启动加工”，将启动加工任务。
开发盘古大模型提示词工程 什么是提示词工程 获取提示词模板 撰写提示词 横向比较提示词效果 批量评估提示词效果 发布提示词
好地理解并执行任务，应用效果与提示词息息相关。 配置提示词步骤如下： 在“提示词”模块，可依据模板填写Prompt，单击“”，输入框中将自动填入角色指令模板。 示例如图2，您可以依据模板进行填写。 图2 配置Prompt 填写后可通过大模型进行优化，单击“智能优化”，在 “Prompt优化”窗口中单击“确定”。
模型安全：通过模型动态混淆技术，使模型在运行过程中保持混淆状态，有效防止结构信息和权重信息在被窃取后暴露。 系统安全：通过网络隔离、身份认证和鉴权、Web安全等技术保护大模型系统安全，增强自身防护能力，以抵御外部安全攻击。 父主题： 大模型概念类
配置提示词步骤如下： 在“提示词”模块，需要在输入框中填写Prompt提示词。 可依据模板填写Prompt，单击“”，输入框中将自动填入角色指令模板。单击“”，可使用获取提示词模板中的提示词模板。 图1 提示词 提示词填写完成后可通过大模型进行优化，单击“”，可在 “Prompt
尝试多种提示词模板：在实际应用中，可以尝试多种提示词模板，观察哪种模板能更好地引导模型生成符合预期的输出。若实际使用场景是可以通过提示词模板实现，建议实际使用的提示词模板与训练数据中的提示词模板保持一致。例如文本分类场景训练数据中的提示词模板为“以下句子属于哪个类别：xxx”，那么实际使用时也应该为“以下句子属于哪个类别：xxx”模板来引导模型输出。
101651 消息组件初始化失败。 检查消息节点配置，可能为校验报错。 101652 消息节点缺少模板信息。 配置消息节点的提示词模板。 101653 消息节点模板拼接错误。 先检查模板占位符与输入是否匹配，若仍无法解决，请联系客服解决。 101654 消息组件执行失败。 请联系客服解决。
图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创建新的数据加工任务时，可直接单击“选择加工模板”进行使用。 若选择使用加工模板，将删除当前已编排的加工步骤。 图2 选择加工模板 加工步骤编排完成后，单击“启动加工”，将启动加工任务。
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 来源一：互联网开源数据集，如政府网站网页、政府在线问答公开数据、政务百科等。 来源二：特定的私域数据，针对于具体场景和项目需求，收集相关的文本数据。
自定义算子实现个性化的数据清洗诉求。确保生成高质量的训练数据以满足业务需求和模型训练的要求。用户还可以灵活地调整算子编排顺序以及自定义清洗模板，有效提升数据清洗效率并支持大规模数据处理，确保生成的数据集符合训练的标准。 数据合成：平台支持利用预置或自定义的数据指令对预训练文本、单
扩展信息包括“数据集属性”与“数据集版权”： 数据集属性。可以给数据集添加行业、语言和自定义信息。 数据集版权。训练模型的数据集除用户自行构建外，也可能会使用开源的数据集。数据集版权功能主要用于记录和管理数据集的版权信息，确保数据的使用合法合规，并清晰地了解数据集的来源和相关的版权授权。通过填写这些
率、批量大小、学习率衰减比率等等。 在模型训练完之后还可以通过设计合适的提示词来提升模型在特定任务上的表现。提示词优化包括选择合适的提示词模板、调整提示词的措辞以及结合上下文信息等。精心设计的提示词能够更好地引导模型生成符合预期的输出，尤其在少样本学习场景下，提示词优化的效果尤为显著。
NLP大模型评测指标说明 NLP大模型支持自动评测与人工评测，各指标说明如表1、表2、表3。 表1 NLP大模型自动评测指标说明-不使用评测模板 评测指标（自动评测-不使用评测模板） 指标说明 F1_SCORE 精准率和召回率的调和平均数，数值越高，表明模型性能越好。 BLEU-1 模型生成句子与实
例如：需要微调医疗问答场景，可以获取多种医疗问答数据，比如中文医药方面的问答数据集（cMedQA2）、英文医疗问答数据集（webMedQA）、中医问答数据集（Huatuo-26M）等开源数据集。 合成数据生成 ：利用现有数据生成新的数据实例。例如，通过指令泛化、相似指令生成等手段扩充数据多样性。
的作用是从响应体的json字段中提取出所需的数据。 评测配置 评测类型 选择“自动评测”。 评测规则 选择“基于规则”。 评测数据集 评测模板：使用预置的专业数据集进行评测。 单个评测集：由用户指定评测指标（F1分数、准去率、BLEU、Rouge）并上传评测数据集进行评测。 选择“单个评测集”时需要上传待评测数据集。
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