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提示词与训练数据的相似度关系。 提示词的效果通常与训练数据的相似度密切相关。当提示词的内容与模型在训练过程中接触过的样本数据相似时，模型更容易理解提示词并生成相关的输出。这是因为模型通过学习大量的训练数据，逐渐建立起对特定模式、结构和语言的理解，因此，提示词中包含的关键词、句式和语境如果与训练数
击“横向比较”。 图2 横向比较 进入到横向比较页面，下拉页面至“提示词效果比较”模块，比较提示词的效果，输入相同的变量值，查看两个提示词生成的结果。 图3 横向比对提示词效果 父主题： 横向比较提示词效果
据集使用专门设计的算子，例如去除噪声、冗余信息等，提升数据质量。 数据合成 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理，并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集，增强训练模型的多样性和泛化能力。 数据标注 为无标签数据集添加准确的标签，确保模型训练所需的高质
BLEU-1 模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 BLEU-2 模型生成句子与实际句子在词组层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 BLEU-4 模型生成结果和实际句子的加权平均精确率，数值越高，表明模型性能越好。 ROUGE-1 模型生成句子与实际
在气象预报中，集合预报是指对初始场加入一定程序的扰动，使其生成一组由不同初始场预报的天气预报结果，从而提供对未来天气状态的概率信息。这种方法可以更好地表达预报的不确定性，从而提高预报的准确性和可靠性。 集合成员数 用于选择生成预报的不同初始场的数量，取值为2~10。 扰动类型 用于选择生成集合预报初始场的扰动类型
填写数据集名称、描述，设置数据集“资产可见性”，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据流通任务执行成功，生成的“发布数据集”可在“数据工程 > 数据发布 > 发布数据集”中查看。 父主题： 发布数据集
填写数据集名称、描述，设置数据集“资产可见性”，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据流通任务执行成功，生成的“发布数据集”可在“数据工程 > 数据发布 > 发布数据集”中查看。 父主题： 发布数据集
温度系数（temperature）控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性，调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率的方差减小，即很多词被选择的可能性增大，利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间
填写数据集名称、描述，设置数据集“资产可见性”，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据流通任务执行成功，生成的“发布数据集”可在“数据工程 > 数据发布 > 发布数据集”中查看。 父主题： 发布数据集
模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，参考表1完成训练参数设置。 其中，“训练参数”展示了各场景涉及到的全部参数，请根据具体前端页面展示的参数进行设置。 表1 预测大模型微调参数说明 参数分类 训练参数 说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“预测大模型”。
模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，参考表1完成训练参数设置。 其中，“训练参数”展示了各场景涉及到的全部参数，请根据具体前端页面展示的参数进行设置。 表1 CV大模型微调参数说明 参数分类 训练参数 说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“CV大模型”。
模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，参考表1完成训练参数设置。 其中，“数据配置”展示了各训练数据涉及到的全部参数，请根据具体前端页面展示的参数进行设置。 表1 科学计算大模型中期天气要素预测微调训练参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。
填写数据集名称、描述，设置数据集“资产可见性”，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据流通任务执行成功，生成的“发布数据集”可在“数据工程 > 数据发布 > 发布数据集”中查看。 父主题： 发布视频类数据集
填写数据集名称、描述，设置数据集“资产可见性”，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据流通任务执行成功，生成的“发布数据集”可在“数据工程 > 数据发布 > 发布数据集”中查看。 父主题： 发布图片类数据集
模型调用：在模型部署后，用户可以通过模型调用功能快速访问模型的服务。平台提供了高效的API接口，确保用户能够方便地将模型嵌入到自己的应用中，实现智能对话、文本生成等功能。 父主题： 产品功能
如去除噪声、冗余信息等，提升数据质量。 清洗文本类数据集 合成文本类数据集 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理，并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集，增强训练模型的多样性和泛化能力。 合成文本类数据集 标注文本类数据集 为无标签数据集添加准确的标
在“预览调试”的左下角，选择开启“代码解释器”。 在“预览调试”的下方文本框中输入对话，例如“请编写输出10以内的素数的Python代码”，应用将根据对话生成相应的回答。 图6 预览调试结果
采用规则将无监督数据构建为有监督数据的常用方法 规则场景 说明 文本生成：根据标题、关键词、简介生成段落。 若您的无监督文档中含标题、关键词、简介等结构化信息，可以将有监督的问题设置为“请根据标题xxx/关键性xxx/简介xxx，生成一段不少于xx个字的文本。”，将回答设置为符合要求的段落。
默认值为false，如果开启流式，请赋值true，同时n参数只能设置为1。开启流式开关后，API会在生成文本的过程中，实时地将生成的文本发送给客户端，而不是等到生成完成后一次性将所有文本发送给客户端。 temperature 否 Float 用于控制生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性，1表示最高的
通过快速入门引导，您将快速熟悉平台的核心能力，探索多种应用场景，从而更好地发挥盘古大模型在实际业务中的价值。 快速入门 使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案 使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 05 实践 通过基模型训练出行业大模型和提示词写作的最佳实践，您将深入掌握
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