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在更广泛的任务上更为出色。 根据盘古大模型特点调整提示词。 直接使用在其他大模型上有效的提示词，可能无法在盘古大模型上获得相同的效果。为了充分发挥盘古大模型的潜力，建议根据盘古大模型的特点，单独调整提示词。直接使用在其他大模型上有效的提示词，可能无法在盘古大模型上获得相同的效果。
删除。支持创建评估任务，选择候选提示词和需要使用的变量数据集，设置评估算法，执行任务自动化对候选提示词生成结果和结果评估。 提示词管理 提示词管理支持用户对满意的候选提示词进行保存管理，同时支持提示词的查询、删除。 图1 提示词工程使用流程 父主题： 开发盘古大模型提示词工程
提示： 你的回复“需要简洁精炼”、“仅包括最重要的信息”或“专注于主要结论”。 若希望模型输出遵循特定格式，可以在提示词中明确格式要求，或使用占位符和模板结构，让模型填充内容。例如： 请按照以下格式输出： 判断原因：xxx 最终结论：xxx 父主题： 提示词工程类
热身比例是指在模型训练初期逐渐增加学习率的过程。 由于训练初期模型的权重通常是随机初始化的，预测能力较弱，若直接使用较大的学习率，可能导致更新过快，进而影响收敛。为解决这一问题，通常在训练初期使用较小的学习率，并逐步增加，直到达到预设的最大学习率。通过这种方式，热身比例能够避免初期更新过快，从而帮助模型更好地收敛。
创建应用后，需要撰写提示词（Prompt），为Agent设定人设、目标、核心技能、执行步骤。 应用会根据盘古NLP大模型对提示词的理解，来选择使用插件、工作流或知识库，响应用户问题。因此，一个好的提示词可以让模型更好地理解并执行任务，应用效果与提示词息息相关。 配置Prompt Builder步骤如下：
修改当前空间名称与描述。 可查看当前空间的创建时间。 单击右上角“删除”，可删除当前空间。 删除空间属于高危操作，删除前请确保当前空间不再进行使用。 父主题： 创建并管理盘古工作空间
在“撰写”页面，选择左侧导航栏中的“候选”。在候选列表中，勾选需要进行横向比对的提示词，并单击“创建评估”。 图1 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。 评估用例集：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
知识库”页面。 单击“ > 复制ID”，可获取当前知识库ID。 单击“ > 删除”，可删除当前知识库。 删除应用属于高危操作，删除前，请确保该知识库不再使用。 父主题： 创建与管理知识库
应用”页面。 单击“ > 复制ID”，可获取当前应用ID。 单击“ > 删除”，可删除当前应用。 删除应用属于高危操作，删除前，请确保该应用不再使用。 导出、导入应用 平台支持导出和导入应用。导出应用时，将同步导出应用关联的插件和工作流等配置。 登录ModelArts Studio大模
插件”页面。 单击“ > 复制ID”，可获取当前插件ID。 单击“ > 删除”，可删除当前插件。 删除应用属于高危操作，删除前，请确保该插件不再使用。 导出、导入插件 平台支持导出和导入插件。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。
复制”，可复制当前工作流。 单击“ > 复制ID”，可获取当前工作流ID。 单击“ > 删除”，可删除当前工作流。 删除应用属于高危操作，删除前，请确保该工作流不再使用。 导出、导入工作流 平台支持导出和导入工作流。导出工作流时，将同步导出工作流关联的插件等配置。 登录ModelArts Studio大模
景，智能客服无回答能力。提高服务效率：大模型智能客服可以7x24小时不间断服务，相较于人工客服，可以处理更多的客户咨询，且响应速度快；降低运营成本：企业可以通过智能客服处理大部分的常规问题，将人工客服释放出来处理更复杂、更个性化的客户需求；个性化服务：基于大模型的智能客服能够学习
Pangu-NLP-BI-32K-20241130 2024年11月发布的版本，支持32K序列长度推理，支持8个推理单元部署。 在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应
加高效地满足用户需求。 通过插件接入，用户可以为应用赋予大模型本身不具备的能力。插件提供丰富的外部服务接口，当任务执行时，模型会根据提示词感知适用的插件，并自动调用它们，从外部服务中获取结果并返回。这样的设计使得Agent能够智能处理复杂任务，甚至跨领域解决问题，实现对复杂问题的自动化处理。
在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”。 图1 提示词工程 在提示词撰写区域输入提示词文本，可以插入若干个变量，变量需要使用占位符{{ }}标识。 图2 撰写提示词 撰写完成后，单击“确定”，平台会自动识别插入的变量。提示词中识别的变量将展示在变量定义区域。 变
性能的不利影响。 模型开发：模型开发是大模型项目中的核心阶段，通常包括以下步骤： 选择合适的模型：根据任务目标选择适当的模型。 模型训练：使用处理后的数据集训练模型。 超参数调优：选择合适的学习率、批次大小等超参数，确保模型在训练过程中能够快速收敛并取得良好的性能。 开发阶段的关
购买一只给宝贝一个最温暖的拥抱吧！"} 数据量级要求：本场景使用了5000条数据进行微调。 说明：类似场景需要的微调数据量视具体情况而定。从经验上来说，如果实际场景相对单一，比如只需要构建短视频口播文案生成的场景，则使用5000条数据即可；如果场景中涵盖多个细分场景，比如短视频口
停止计费 包周期服务到期后，保留期时长将根据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 按需计费模式下，若账户欠费，保留期时长同样依据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 如果保留期结束后仍未续订或充值，数据将被删除且无法恢复。
可搭建出任务流程，场景的节点包括大模型节点、意图识别节点、提问器节点、插件节点、判断节点、代码节点、消息节点，优点是可扩展能力强，用户适当使用低码开发，缺点是对话交互智能度不高，复杂场景下分支多，难以维护。 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
Pangu-NLP-N4-Chat-32K-20241130 32K 4K 2024年11月发布的版本，仅支持32K序列长度推理部署。 在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应
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