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设置背景及人设 背景： 模型基于简单prompt的生成可能是多范围的各方向发散的，如果您需要进行范围约束，或加强模型对已有信息的理解，可以进行提示：“结合xxx领域的专业知识...理解/生成...”、“你需要联想与xxx相关的关键词、热点信息、行业前沿热点等...生成...”，或
考察模型逻辑 虽然模型的思考过程是个黑盒，但可以通过反问模型答案生成的逻辑或提问模型是否理解任务要求，考察模型生成的逻辑，提升模型思维过程的可解释性。 对于模型答案的反问 如果模型给出了错误的答案，可以反问模型回答的逻辑，有时可以发现错误回答的根因，并基于此修正提示词。 在反问时
获取提示词模板 平台提供了多种任务场景的提示词模板，可以帮助用户更好地利用大模型的能力，引导模型生成更准确、更有针对性的输出，从而提高模型在特定任务上的性能。 在创建提示词工程前，可以先使用预置的提示词模板，或基于提示词模板进行改造 。如果提示词模板满足不了使用需求可再单独创建。
生成的内容结尾必须要引导观众购买； 6.生成的内容必须紧扣产品本身，突出产品的特点，不能出现不相关的内容； 7.生成的内容必须完整，必须涵盖产品介绍中的每个关键点，不能丢失任何有价值的细节； 8.生成的内容必须符合客观事实，不能存在事实性错误； 9.生成的内容必须语言通顺； 10.生成的内容中不能出现“带货口播”等这一类字样；
提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作，需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系，本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验，总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例，以便简
如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优？ 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码？ 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 云图说 通过云图说，带您了解华为云 OCR基础课程 介绍文字识别服务的产品、技术指导和使用指南 OCR系列介绍 文字识别服务在计算机视觉的重要性、基本技术和最新进展 智能客服
Agent开发平台是基于NLP大模型，致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者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
发布训练后的NLP大模型 NLP大模型训练完成后，需要执行发布操作，操作步骤如下： 在模型训练列表页面选择训练完成的任务，单击训练任务名称进去详情页。 在“训练结果”页面，单击“发布”。 图1 训练结果页面 填写资产名称、描述，选择对应的可见性，单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为资产同步显示在“空间资产
Agent平台工作流由多个组件构成，组件是组成工作流的基本单元。例如，大模型、插件、代码、判断等组件。 创建工作流时，工作流默认包含了开始、结束和大模型组件，每个组件需要配置不同的参数，如组件配置、输入和输出参数等。基于该工作流，开发者可通过拖、拉、拽可视化组件等方式添加更多的组件，实现复杂业务流程的编排，从而快速构建Agent。
数据标注是数据工程中的关键步骤，旨在为无标签的数据集添加准确的标签，从而为模型训练提供有效的监督信号。标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度，因此高效、准确的标注过程至关重要。数据标注不仅仅是人工输入，它还涉及对数据内容的理解和分类，以确保标签精准地反映数据的特征和用途。 为了
型能够更全面地学习和理解数据的多样性，提升模型的泛化能力和性能。 图4 发布方式2 图5 数据集配比 设置发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型或三方大模型，为了使这些数据集能够被这些大模型正常训练，平台支持发布不同格式的数据集。 在“格式配置”分页，选择发布格式，单击“下
若选择发布方式为“混合数据集”，勾选多个数据集后，单击“下一步”。在“已选择数据集配比”中，用户可以设置从数据集中抽取指定数量的数据用于训练。进行数据配比的目的是为了确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性，提升模型的泛化能力和性能。 图4 发布方式2 图5 数据集配比 设置发布格式。由于数据工程需要支持对接盘
如何评估微调后的盘古大模型是否正常 评估模型效果的方法有很多，通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果： Loss曲线：通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测试集进
发布训练后的科学计算大模型 科学计算大模型训练完成后，需要执行发布操作，操作步骤如下： 在模型训练列表页面选择训练完成的任务，单击训练任务名称进去详情页。 在“训练结果”页面，单击“发布”。 图1 训练结果 填写资产名称、描述，选择对应的可见性，单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为资产同步显示在“空间资产
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
比如，当前是第三轮对话，数据中的问题字段需要包含第一轮的问题、第一轮的回答、第二轮的问题、第二轮的回答以及第三轮的问题，答案字段则为第三轮的回答。以下给出了几条多轮问答的数据样例供您参考： 原始对话示例： A：你是谁？ B：您好，我是盘古大模型。 A：你可以做什么？ B：我可以做很多事情，比如xxxx
单击数据集名称查看加工任务的基本信息、加工详情、加工后的数据文件以及数据血缘。 在“基本信息”页签可查看数据集的详细信息及操作概览。 在“加工详情”页签可以查看数据集的加工步骤和运行日志。 在“数据文件”页签可下载加工后的数据文件，可以与原始数据进行比对，查看加工前后的差异。 在“数据血
单击数据集名称查看加工任务的基本信息、加工详情、加工后的数据文件以及数据血缘。 在“基本信息”页签可查看数据集的详细信息及操作概览。 在“加工详情”页签可以查看数据集的加工步骤和运行日志。 在“数据文件”页签可下载加工后的数据文件，可以与原始数据进行比对，查看加工前后的差异。 在“数据血
上线标注后的文本类数据集 数据集标注完成并且审核无问题后，需要对该数据集执行上线操作。上线后的数据集可以用于后续的数据评估、发布任务。 上线标注后的数据集步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
上线标注后的视频类数据集 数据集标注完成并且审核无问题后，需要对该数据集执行上线操作。上线后的数据集可以用于后续的数据评估、发布任务。 上线标注后的数据集步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
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