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的文案，还能根据不同产品特性和目标受众进行定制，帮助产品吸引更多的潜在客户。 此外，盘古大模型还能根据市场趋势和用户反馈不断优化文案的创作策略和内容。它能够分析用户的阅读习惯和偏好，调整文案结构和语言风格，以更好地吸引用户注意。这种智能化、个性化的营销文案创作，不仅提升了营销效果，也释放了企业的创作活力和创新潜力。
PromptTemplate(Antonyms.FIND_ANTONYMS); // 构造fewshotPrompt模板： // 基于长度策略（长度限制50） // 传入prompt的开头 "参考以下示例，给出给定单词的反义词：" // 传入分隔符 "\n\n" // 传入prompt的结尾
Security Administrator 统一身份认证服务(除切换角色外)所有权限。 图3 添加用户组权限 设置最小授权范围。 根据授权项策略，系统会自动推荐授权范围方案。例如，可以选择“所有资源”，即用户组内的IAM用户可以基于设置的授权项限使用账号中所有的企业项目、区域项目、
如何基于指标的分值对训练任务进行调整：一般横向比较两个模型时，可以参考该指标。然而，指标没有一个明确的阈值来指示何时模型效果差。因此，单靠该指标无法直接决定任务的调整策略。 如果指标低是由于提示词（prompt）设置不合理，可以通过在模型训练阶段扩大训练集和验证集来优化模型，从而改善评估结果。另外，还可以将
选择“自监督训练”。 训练模型 选择训练所需要的模型，模型详细介绍请参见选择模型与训练方法。 训练参数 指定用于训练模型的超参数。 训练参数说明和调参策略请参见自监督微调训练参数说明。 checkpoints 模型训练任务过程中，checkpoints用于保存模型权重和状态的机制，以便故障场
org/project/rouge-score/）进行问答对的过滤。 下表列举了该场景常见的数据质量问题，以及相对应的清洗策略，供您参考： 表1 微调数据问题与清洗策略 序号 数据问题 清洗步骤与方式 1 问题或回答中带有不需要的特定格式内容或者时间戳等。 通过编写代码、正则表达式等进
lookup("1+1"); 清理数据：删除缓存中的数据。例如，删除对应的缓存数据，可参考以下示例。 // 清理 cache.clear() 配置过期策略：设置缓存有效期，支持基于时间和大小的限制。 // 设置缓存数据10s 后过期 Cache cache = Caches.of(Caches
我的模型：经过用户预训练或者微调训练后的模型。 模型详细介绍请参见选择模型与训练方法。 训练参数 指定用于训练模型的超参数。 训练参数说明和调参策略请参见有监督微调（全量微调）训练参数说明、表5。 在数据配置中，选择训练数据集、验证数据等参数。 验证数据可选择“从训练数据拆分”和“从已有数据导入”。
suggestion String 审核结果：block表示未通过。 reply String 兜底回复：审核未通过时兜底回复为有效回复，兜底策略。 状态码： 400 表9 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_msg String 错误信息。 error_code String
"relation_operator":"xx"}]} 步骤4.综合以上内容和json格式，输出json 微调数据清洗： 如下提供了该场景实际使用的数清洗策略，供您参考： 判断数据中的JSON结构是否符合预先定义的接口结构。 异常数据示例如下： {"context": "…", "target":
suggestion String 审核结果：block表示未通过。 reply String 兜底回复：审核未通过时兜底回复为有效回复，兜底策略。 状态码： 400 表11 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_msg String 错误信息。 error_code String
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