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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。 针对“零码”开发者(无代码开发经验),平台提供了Prompt智能生成、插件自定义等能力,方便用户快速构建、调优
无论您是新手还是有经验的开发者,都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能,快速实现智能体应用的开发与落地,加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者(无代码开发经验的用户): 平台提供了Prompt提示词工程和插件自定义等功能,帮助用户在无需编
由浅入深,带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格,您将更全面地掌握其强大功能,助力您在不同领域实现创新,加速业务智能化升级。 产品介绍 什么是盘古大模型 产品优势 应用场景 产品功能 模型能力与规格 基础知识 03 入门 通过快速入门引导,您将快
文本类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 文档 txt、mobi、epub、docx、pdf 单个文件大小不超过50GB,文件数量最多1000个。 网页 html 单个文件大小不超过50GB,文件数量最多1000个。 预训练文本 jsonl jsonl格式:text表示预训练所使用的文本数据,具体格式示例如下:
能Agent应用创建。该工具链提供提示词设计和管理工具,优化大模型的输入提示,提升输出的准确性和相关性。通过可视化编排工具,应用开发工具链加速大模型应用的开发,满足复杂业务需求。
图3 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
Agent应用创建。 该工具链提供提示词设计和管理工具,优化大模型的输入提示,提升输出的准确性和相关性。通过可视化编排工具,应用开发工具链加速大模型应用的开发,满足复杂业务需求。 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
数据转换 图文异常字符过滤 将文本数据中携带的异常字符替换为空值,数据条目不变。 不可见字符,例如U+0000-U+001F 表情符六 网页标签符号<p> 特殊符号,比如● █ ◆ 乱码和无意义的字符����� 父主题: 数据集清洗算子介绍
署、评测、调用等功能,保障模型的高效应用。 应用开发工具链:应用开发工具链是盘古大模型平台的重要模块,支持提示词工程、Agent开发,显著加速大模型应用的开发流程,帮助企业快速应对复杂业务需求。 预置模型使用流程 ModelArts Studio大模型开发平台提供了不同类型的预置
sequence:每个数据样本中的Token数量。 数据预处理并发个数 定义了在预处理数据时,能够同时处理文件的并行进程数量。设定这个参数的主要目的是通过并发处理来加速数据预处理,从而提升训练效率。 数据配置 训练数据 选择训练模型所需的数据集。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。 订阅提醒
范围:[0,1)。 给输入数据加噪音的概率 定义了给输入数据加噪音的概率,定义了给输入数据加噪音的概率。加噪音是一种正则化技术,它通过在输入数据中添加随机噪音来增强模型的泛化能力。取值范围:[0,1]。 给输入数据加噪音的尺度 给输入数据加噪音的尺度,定义了给输入数据加噪音的尺度
查找数据集每一条数据中携带的异常字符,并将异常字符替换为空值,数据条目不变。 不可见字符,比如U+0000-U+001F。 表情符六。 网页标签符号<style></style>。 特殊符号,比如● █ ◆。 乱码和无意义的字符�����。 特殊空格:[\u2000-\u2009]
能为可能发生的干旱提供预警,使农业部门能够及时采取措施,如推广节水技术或调整种植计划。 代码助手 在软件开发领域,编程语言的多样性和复杂性给程序员带来了巨大的挑战。盘古NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手,显著提升了研发效率。 盘古大模型能够根据用户给定的题目,快速生成高质量
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。比如通过与当地政府的政数局进行合作,获取政府部门提供的内部脱敏数据等。相关的数据格式包括但不限于:在线网页、离线word文档、离线txt文
据集格式要求。 表1 平台支持的数据类型 数据类型 数据内容 支持的文件格式 文本类 文档 txt、mobi、epub、docx、pdf 网页 html 预训练文本 jsonl 单轮问答 jsonl、csv 单轮问答(人设) jsonl、csv 多轮问答 jsonl 多轮问答(人设)
出更具多样性和创新性;降低温度,会使输出内容更加遵循指令要求,但同时也会减少模型输出的多样性。 问题配置 问题 该参数将在对话框中原样呈现给用户。如未配置此处,将由大模型根据输出参数描述,自动生成包含所有问题关键词的一个问题。 最大回复轮数 该参数指在与用户交互过程中,模型能够持
外部知识。 例如,在构造泛化问题的任务中,需要基于原问题改写为相同含义的问题,而不是生成相似的问题。当提示词使用“请生成10个跟“手机银行怎么转账”相似的问题”时,模型会认为实体/关键词/场景一致则是相似(在这个例子里实体为手机银行),而不是任务需要的语义级别的相同含义,所以输出内容会发散。