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交互的语言，用于指示模型生成所需的内容。 思维链 思维链 （Chain-of-Thought）是一种模拟人类解决问题的方法，通过一系列自然语言形式的推理过程，从输入问题开始，逐步推导至最终输出结论。 Self-instruct Self-instruct是一种将预训练语言模型与指
位训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见NLP大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练时，任务被分配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点（如wor
定位训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见预测大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练时，任务被分配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点（如wor
Agent应用实践 低代码构建多语言文本翻译工作流
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训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见科学计算大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练时，任务被分配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点（如wor
支持区域： 西南-贵阳一 开发盘古大模型提示词工程 开发盘古大模型Agent应用 使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 低代码构建多语言文本翻译工作流 能力调测 盘古大模型提供了便捷的“能力调测”功能，用户可以体验平台预置的多种模型功能，如文本对话、科学计算功能。 平台还支
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（/chat/completions） Java、Python、Go、.NET、NodeJs 基于对话问答
全陌生的地方。李晓发现自己穿越到了宋朝。他身处一座繁华的城市，人们穿着古代的服饰，用着他听不懂的语言交谈。他意识到自己真的穿越了。李晓在宋朝的生活充满了挑战。他必须学习如何使用新的语言，适应新的生活方式。他开始学习宋朝的礼仪，尝试理解这个时代的文化。在宋朝，李晓遇到了许多有趣的人
Agent开发平台简介 Agent开发平台是基于NLP大模型，致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验，都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建AI应用，加速领域和行业AI应用的落地。
基于图片存储大小、宽高比属性进行图片/图文数据清洗。 图文文本长度过滤 过滤文本长度不在“文本长度范围”内的图文对。一个中文汉字或一个英文字母，文本长度均计数为1。 图文文本语言过滤 通过语种识别模型得到图文对的文本语种类型，“待保留语种”之外的图文对数据将被过滤。 图文去重 基于结构化图片去重 判断相同文本对应不
使用系统默认人设。 在页面右侧配置参数，具体参数说明见表1。 表1 NLP大模型能力调测参数说明 参数 说明 搜索增强 搜索增强通过结合大语言模型与传统搜索引擎技术，提升了搜索结果的相关性、准确性和智能化。 例如，当用户提出复杂查询时，传统搜索引擎可能仅返回一系列相关链接，而大模
模型参数，而提示工程不涉及模型训练，仅通过提示词的优化来达到提升模型输出效果的目标。 什么是好的提示词 好的提示词内容明确且具体，能够指导语言模型稳定输出有效、无害的文本，帮助业务高效完成任务和达成任务目标。 接下来介绍几种常用的提示词写作常用方法论。 打基础 先制定一个能够明确
句子。 QA对过滤 过滤包含以下情况的QA对： 问题不是string格式。 回答为空。 回答无意义。 语种过滤 通过语种识别模型得到文档的语言类型，筛选所需语种的文档。 全局文本去重 检测并去除数据中重复或高度相似的文本，防止模型过拟合或泛化性降低。 数据打标 预训练文本分类 针
选择导入的数据 填写“数据集名称”和“描述”，可选择填写“拓展信息”。 拓展信息包括“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，
%s ``` 生成的内容必须满足以下要求： 1.生成内容的字数要求为200个字左右； 2.生成的内容必须生动有趣、丰富多样； 3.生成内容的语言风格必须口语化； 4.生成的内容开头必须能足够引起观众的兴趣，比如可以采取对目标观众反问、对比等方式； 5.生成的内容结尾必须要引导观众购买；
为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 当您在微调过程中，发现模型评估的结果很好，一旦将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，回答的结果却不理想。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： 测试集质量：请检查测试集的目标任务和分布与实际场
步骤1：创建工作流 创建一个新的工作流。 步骤2：配置开始节点 设定工作流的起始点。 步骤3：配置大模型节点 将大模型节点加入工作流，用于处理复杂的自然语言理解或生成任务。 步骤4：配置意图识别节点 配置该节点来分析用户输入，识别其意图，以便后续处理。 步骤5：配置提问器节点 配置一个提问器节
数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大、样本中存在异常数据、样本的多样性较差，都将影响模型训练的效果，建议提升您的数据质量。 父主题： 大模型微调训练类问题
配置对话体验的步骤如下： 在“对话体验 > 开场白”中，可填写开场白，也可单击“智能添加 > 确定”智能添加开场白。 例如，“你好！欢迎来到Python编程助手。请告诉我，你今天需要帮忙解决什么问题呢？” 在“对话体验 > 推荐问题”中，可填写推荐问题，也可单击“智能添加 > 确定”智能添加推荐问题。推荐问题至多配置3条。
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