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创建有监督训练任务 创建有监督微调训练任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击界面右上角“创建训练任务”。 图1 模型训练列表 在训练配置中，选择模型类型、训练类型、训练方式、训练模型与训练参数。 其中，训练配置选择LLM（大语言模型），
创建自监督微调训练任务 创建自监督微调训练任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击界面右上角“创建训练任务”。 图1 模型训练列表 在训练配置中，设置模型类型、训练类型、训练模型、训练参数和checkpoints等参数。 其中，训练配置选
创建AI助手 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > AI助手”，单击页面右上角“创建助手”。参考表1完成AI助手匹配。 表1 创建AI助手参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 基本信息 助手名称 设置AI助手的名称。 描述 填写AI助手的描述，如填写功能介绍。
创建数据集清洗任务 数据集创建完成后，可以使用数据清洗功能，对异常数据进行清理，或进行数据转换、过滤和去重等操作。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据清洗”，单击界面右上角“创建任务”。 图1 数据清洗 依据需要清洗的数据类型，选择对应的数据集和数据
选中需要评估的候选提示词，单击左上角“创建评估”按钮，跳转评估任务创建页面。 图2 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。 数据集：根据选择的数据集，将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词，输入模型生成结果。 评估方法：根据选择的评估方法，对模型生成结果和预期结果进行比较，并根据算法给出相应的得分。
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
创建模型评估数据集 在收集评估数据集时，应确保数据集的独立性和随机性，并使其能够代表现实世界的样本数据，以避免对评估结果产生偏差。对评估数据集进行分析，可以帮助了解模型在不同情境下的表现，从而得到模型的优化方向。 在“数据工程 > 数据管理”中创建“评测”类型的数据集作为评估数据集，数据集创建完成后需要执行发布操作。
在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”，进入提示词工程页面。 单击页面右上角“创建工程”，进入工程任务创建弹窗。输入工程名称、描述，选择行业、标签，工程任务下的所有提示词会同步继承该标签。 图1 创建提示词工程 单击“确定”完成工程创建。 父主题： 撰写提示词
创建训练任务 创建自监督微调训练任务 创建有监督训练任务 父主题： 训练盘古大模型
数据单条文本长度不超过1000。 创建数据集时会对相关限制条件进行校验。 数据参考格式 图1 数据参考格式 图2 数据示例 创建提示词评估数据集 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 提示用例管理”。 图3 提示用例管理 单击页面右上角“创建提示用例集”，进入创建弹窗。 单击存
数据管理”，单击界面右上角“创建数据集”。 图1 数据管理 在创建数据集弹框中选择“创建一个新的数据集”，单击“创建”。 图2 创建数据集 在创建数据集页面，单击“前往OBS”，进入OBS服务页面。 图3 前往OBS 在OBS控制台页面，单击界面右上角“创建桶”。 图4 OBS页面 创建OBS桶时
也要考虑模型在特定领域的性能。 创建一个训练数据集 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”，单击界面右上角“创建数据集”。 图1 数据管理 在创建数据集弹出框中选择“创建一个训练数据集”，单击“创建”。 图2 创建训练数据集 进入训练数据集页面后，需要进行训练配置、数据配置和基本配置。
创建模型评估任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评估”。 单击界面右上角“创建评估任务”，进入评估任务创建页面。 图1 模型评估列表页面 填写评估任务所需的评估配置、评估数据和基本信息。 图2 创建评估任务 评估配置： 待评估模型：支持选择多个模
理，您可以跳过本章节，不影响您使用盘古的其他功能。 创建用户组 使用主账号登录IAM服务控制台。 左侧导航窗格中，选择“用户组”页签，单击右上方的“创建用户组”。 图1 创建用户组 在“创建用户组”界面，输入“用户组名称”，创建用户组。 返回用户组列表，单击列表中的“授权”。 图2
常用方法论 打基础 补说明 搭结构 排顺序 补预设 父主题： 提示词写作实践
选择模型与训练方法 NLP大模型 NLP大模型主要用于处理和理解人类语言，能够实现对话问答、文案生成和阅读理解等任务，并具备逻辑推理、代码生成以及插件调用等高阶能力。 NLP大模型提供了基模型和功能模型两种类型： 基模型：已经在大量数据上进行了预训练，学习并理解了各种复杂特征和模
前一个指令，如果希望模型执行后一个指令，回答问题，可以将文本内容用引号分隔，让模型了解到引号内非指令，而是提供的参考文本。 父主题： 常用方法论
信息，写一封商务电子邮件。{邮件内容描述}”，摘要任务可以使用“请根据以下内容生成摘要。\n{文本内容}”。\n为换行符。 父主题： 常用方法论
“的”模型有时候会难以理解。例如，真实场景，它可能理解为truth situation而不是true situation。 父主题： 常用方法论
键信息不同，若需要模型生成的内容更具创意性，关键信息需要为内容描述；需要模型严格遵循指令进行回复的，关键信息为指令及说明。 父主题： 常用方法论
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