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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据中的模式接近，模型能够“回忆”并运用已学习的知识和指令。
} ] } 单击Postman界面“Send”，发送请求。当接口返回状态为200时，表示应用API调用成功，响应示例如下： 提问器节点返回示例： { "conversation_id": "2c90493f-803d-431d-a197-57543d414317"
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worker-0表示第一个工作节点）进行筛选查看。 图2 获取训练日志 父主题：
start，开始节点，表示开始调用模型进行会话。 message，消息节点，表示模型返回的消息。 plugin_start，插件调用请求节点，表示调用插件的请求信息。 plugin_end，插件调用响应节点，表示调用插件的响应信息。 statistic_data，执行数据节点，包含本次调用的耗时信息。
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。
total_size：数据文件的总大小，单位为字节。 surface_features：地表特征变量列表，例如气压（P）、温度（T）、风速（U、V）。 upper_air_layers：高空气压层列表，例如1000hPa、100hPa等。 upper_air_features：高空特征变量列表，例如湿度（Q）、温度（T）、风速（U、V）、高度（Z）。
或 2024-05-27 12:00:00 或 2024/05/27 12:00:00 。 示例如下： timestamp,feature1,feature2,target 2024-05-27 12:00:00,10.5,20.3,100 2024-05-27 12:01:00,10
rue。 forecast_features String 确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:?abc”。 num_ensembles Long 集合成员数量。 ensemble_forecast_features String 集合预报的输出
应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用场景说明：智能客服系统中，大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题，并返回标题内容，系统根据匹配标题调出该FAQ问答对，来解答客户疑问。 父主题： 提示词应用示例
使用步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 单击左侧“能力调测”，进入“文本对话”页签，选择服务与系统人设，参数设置为默认参数，在输入框输入问题，单击“生成”，模型将基于问题进行回答。 图1 使用预置服务进行文本对话 可以尝试修改参数并查看
"content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 父主题： 大模型使用类问题
预报未来小时数，默认168。 draw_figures String 是否输出结果图片，取值true/false，默认true。 forecast_features String 确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:?abc”。 请求示例 无 响应示例 { "id":
预报未来小时数，默认168。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片，取值true/false，默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:?abc”。 可选择的要素参考表8中，提供的高空变量和表面变量。
插件”中查看当前已添加的插件。 图5 已添加插件 步骤4：添加工作流 应用支持添加工作流技能。工作流支持通过画布编排的方式，使用插件、大模型等不同节点的组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排。 如果需要添加工作流，请确保已完成编排工作流操作。 添加工作流的步骤如下： 在“技能 > 工作流”模块，单击“添加”。
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表示最高的随机性。一般来说，temperature越低，适合完成确定性的任务。temperature越高，如0.9，适合完成创造性的任务。 temperature参数可以影响
20。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片，取值true/false，默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:?abc”。 可选择的要素参考表8中，提供的全球海洋要素模型的深海变量和海表变量。
Product type选择Reanalysis。 Variable新选择Geopotential、Specific humidity、Temperature、U-component of wind、V-component of wind。 Pressure level选择1000hPa、92
"content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 单击Postman界面“Send”，发送请求。当接口返回状态为200时，表示NLP大模型API调用成功。
学习宋朝的书法，尝试理解这个时代的艺术。他还开始学习宋朝的医学，尝试理解这个时代的科学。在宋朝的生活中，李晓也找到了新的爱情。他与赵敏拿来建立了深厚的感情，他们的conseillé情深深地打动了李晓。最后，李晓决定留在宋朝。他发现，他已经深深地爱上了这个时代，爱上了这里的人，爱上
表3 预训练、微调训练类型区别 训练方式 训练目的 训练数据 模型效果 应用场景举例 预训练 关注通用性：预训练旨在让模型学习广泛的通用知识，建立词汇、句法和语义的基础理解。通过大规模的通用数据训练，模型可以掌握丰富的语言模式，如语言结构、词义关系和常见的句型。 使用大规模通用数据：
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