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为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 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、
情况调整训练参数，帮助模型更好学习。 Prompt设置：请检查您使用的Prompt，对于同一个目标任务，建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT，才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格：理论上模型的参数规模越大，模型能学到的知识就越多，能学会的知识就更难，若目标任务本身
推理参数（解码参数）是一组用于控制模型生成预测结果的参数，其可以用于控制模型生成结果的样式，如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前，平台支持的推理参数包括：温度、核采样以及话题重复度控制，如下提供了这些推理参数的建议值和说明，供您参考： 表1 推理参数的建议和说明 推理参数 范围 建议值 说明
过查看测试集样本的PPL、BLEU和ROUGE等指标，进行横向（相同训练数据+不同规格的通用模型）或纵向（不同训练数据训练的多个模型版本）对比来判断训练过程是否出现了问题。 人工评测：您可以采用人工评测的方式，参照目标任务构造评测集，通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。
越好。 ROUGE-2 模型生成句子与实际句子在两个词的相似度，数值越高，表明模型性能越好。 ROUGE-L 模型生成句子与实际句子在最长公共子序列的相似度，数值越高，表明模型性能越好。 PRECISION 问答匹配的精确度，模型生成句子与实际句子相比的精确程度，数值越高，表明模型性能越好。
Pangu-CV-ObjectDetection-N-2.1.0 2024年12月发布的版本，支持全量微调、在线推理。 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、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，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古CV大模型支持的具体操作：
出多种尺寸的目标。 框重叠比例阈值 用于判定模型预测的边界框与真实边界框之间是否为同一物体。该阈值用于计算IoU（交并比），影响模型的精确度。 热身轮次 表示在模型训练初期，逐步增加学习率到预设值的训练轮次，用于帮助模型在训练初期稳定收敛，避免大幅度的参数更新导致不稳定的学习过程。
其类别。适用于各种任务，如：积水检测、占道经营检测、人员离岗检测、动植物检测、工业缺陷检测等。 2024年12月发布的版本，支持全量微调、在线推理。 物体检测-N模型为中参数量模型，在保证计算效率的同时，具备较强的特征识别能力，提供高效的性能表现。 父主题： 训练CV大模型
业务高效完成任务和达成任务目标。 接下来介绍几种常用的提示词写作常用方法论。 打基础 先制定一个能够明确表达主题的提示词（若模型训练时包含相似任务，可参考模型训练使用的提示词），再由简至繁，逐步增加细节和说明。打好基础是后续提示词优化的前提，基础提示词生成效果差，优化只会事倍功半。
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。
行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、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，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古预测大模型支持的具体操作： 模型 预训练 微调 模型评测 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-Predict-Table-Cla-2
问题二：模型生成的文案中重复讨论一个相同的话题。 解决方案：对于这种情况，可以尝试修改推理参数。例如，降低“话题重复度控制”参数的值。若调整推理参数不生效，则检查数据质量，确认数据中不存在重复数据和高度相似数据。 父主题： 从基模型训练出行业大模型
平均绝对误差是预测值与真实值之间绝对误差的均值。它同样用于衡量模型预测值与实际值之间的差异，数值越小，表明模型预测的准确性越高。 真实值和预测值 真实值和预测值在图表中的对比情况。 准确率 模型预测结果中，所有预测正确的样本占总样本的比例。数值越高，模型效果越好。 精准率 精准率是指在模型预测为正类的样本中，真
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，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古NLP大模型支持的具体操作： 表2 盘古NLP大模型支持的能力 模型 预训练 微调 模型评测 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-NLP-N1-Chat-32K-20241130
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，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古专业大模型支持的具体操作： 模型 预训练 微调 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-NLP-BI-4K-20241130
型在预训练、微调、模型评测、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，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古科学计算大模型支持的具体操作： 表2 盘古科学计算大模型支持的操作 模型 预训练 微调 模型评测 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-AI4S-Ocean_24h-20241130
用于海洋基础要素预测 2024年11月发布的版本，支持在线推理、能力调测特性，可支持1个实例部署推理。 Pangu-AI4S-Ocean_Regional_24h-20241130 用于区域海洋基础要素预测 2024年11月发布的版本，支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性，1个训练单元起训及1个实例部署。
全局文本去重 检测并去除数据中重复或高度相似的文本，防止模型过拟合或泛化性降低。 数据打标 预训练文本分类 针对预训练文本进行内容分类，例如新闻、教育、健康等类别，支持分析语种包括：中文、英文。 通用质量评估 针对文本进行通用质量的评估，例如流畅度、清晰度、丰富度等。 说明： 使用该清洗算子
对视频的基础质量（清晰度、亮度、模糊、画面抖动重影、低光过曝、花屏等）进行评分。分值范围(0, 1)，数值越高质量越好，评分>0.05可认为是视频基础质量较高的视频。 美学评分 从内容（吸引人，清晰度）、构图（目标物位置良好）、颜色（有活力，令人愉悦）、光线（光线明显有对比度）、轨迹（连续
景复杂或专业，则需要上万条数据。 数据质量要求： 保证数据的分布和目标需要与实际场景匹配。 保证数据的覆盖度：数据需要尽可能覆盖产品所提供的功能；数据需要覆盖难易度、长短度，包含参数丰富等场景；数据在长短、扁平与深层嵌套、对接客户api接口数量上全覆盖。 数据中需要提供JSON的
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