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应用提示词生成面试题目 应用场景说明：将面试者的简历信息输入给大模型，基于简历生成面试问题，用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题： 提示词应用示例
文本类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建文本类数据集，创建时可导入多种形式的数据，具体格式要求详见表1。 表1 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 数据集最大100万个文件，单
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
创建文本类数据集标注任务 创建文本类数据集标注任务前，请先完成创建文本类数据集加工任务。 创建文本类数据集标注任务步骤如下： 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 > 数据标注 > 标注管理”，单击页面右上角“创建标注任务”。
训练轮数是指需要完成全量训练数据集训练的次数。训练轮数越大，模型学习数据的迭代步数就越多，可以学得更深入，但过高会导致过拟合；训练轮数越小，模型学习数据的迭代步数就越少，过低则会导致欠拟合。 您可根据任务难度和数据规模进行调整。一般来说，如果目标任务的难度较大或数据量级很小，可以使用较大
单轮问答”类型的数据集。 图2 创建文本数据集发布任务 设置发布方式。除“问答排序”类型外，其余数据类型可选两种发布方式：“单个数据集”、“混合数据集”。选择数据集时，默认选择当前空间数据集，如果用户具备其他空间的访问权限，可以选择来自其他空间的数据集。 若选择发布方式为“单个数据集”，选择数据集后，单击“下一步”。
对”类型的数据。 图2 创建图片类数据集发布任务 设置发布方式。图片类数据集可选两种发布方式：“单个数据集”、“混合数据集”。选择数据集时，默认选择当前空间数据集，如果用户具备其他空间的访问权限，可以选择来自其他空间的数据集。 若选择发布方式为“单个数据集”，选择数据集后，单击“下一步”。
使用该功能前，需完成模型的部署操作，详见创建NLP大模型部署任务。 NLP大模型支持文本对话能力，在输入框中输入问题，模型就会返回对应的答案内容。 图1 调测NLP大模型 表1 NLP大模型能力调测参数说明 参数 说明 温度 用于控制生成文本的多样性和创造力。调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性。
例如，在文档问答任务中，任务本质不是生成，而是抽取任务，需要让模型“从文档中抽取出问题的答案，不能是主观的理解或解释，不能修改原文的任何符号、字词和格式”， 如果使用“请阅读上述文档，并生成以下问题答案”，“生成”一词不是很恰当，模型会引入一些外部知识。 例如，在构造泛化问题的任务中，
图片类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建图片类数据集，创建时可导入图片、图片+Caption、图片+QA对三种类型的数据，具体格式要求详见表1。 表1 图片类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 图片 tar、图片目录 图片：支持jpg
提示词应用示例 应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用提示词生成面试题目 父主题： 提示词写作实践
数据获取：用户可以轻松将多种类型的数据导入ModelArts Studio大模型开发平台，支持的数据类型包括文本、图片、视频、气象、预测数据以及用户自定义的其他类型数据。平台提供灵活的数据接入方式，确保不同业务场景下的数据获取需求得到满足。 数据加工：平台提供强大的数据加工功能，涵盖数据清洗、过滤等操作
创建文本类数据集评估标准 创建文本类数据集评估任务 创建数据集质量评估任务，基于评估标注对数据逐一评估其质量。 创建文本类数据集评估任务 获取数据集质量评估报告 查看数据集评估任务的进展和数据集质量。 获取文本类数据集评估报告 发布数据集 创建文本类数据集发布任务 创建发布数据集，并
型开发提供坚实的数据基础。 数据工程所包含的具体功能如下： 数据获取：数据获取是数据工程的第一步，涉及从不同来源和格式的数据导入到平台。ModelArts Studio大模型开发平台提供多种高效灵活的数据接入方式，支持本地上传、通过OBS服务将数据导入平台。平台支持的多种数据类型
盘古科学计算大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建原始数据集 数据集是指用于模型训练或评测的一组相关数据样本，上传至平台的数据将被创建为原始数据集进行统一管理。 创建原始数据集 上线原始数据集 在正式发布数据集前，需要执行上线操作。 上线原始数据集 加工数据集（可选）
通过上述指令，将一个推理任务拆解分步骤进行，可以降低推理任务的难度并可以增强答案可解释性。另外，相比直接输出答案，分步解决也容许大模型有更多的“思考时间”，用更多的计算资源解决该问题。 自洽性 同一问题使用大模型回答多次，生成多个推理路径及答案，选择一致性最高的结果作为最终答案。 父主题： 提示词写作进阶技巧
该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优化，确保其质量和一致性。同时，数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力，为大模型训练提供高质量的数据支撑。 支持区域： 西南-贵阳一 使用数据工程准备与处理数据集 检测数据集质量
导入数据至盘古平台 创建原始数据集 数据集是指用于模型训练或评测的一组相关数据样本，上传至平台的数据将被创建为原始数据集进行统一管理。 上线原始数据集 在正式发布数据集前，需要执行上线操作。 加工数据集（可选） 创建数据集加工任务 当数据集中存在异常数据、噪声数据、或不符合分析需求的数据时，可以通
线为原始数据集。 步骤2：加工文本类数据集 本样例场景帮助用户利用数据集加工算子处理原始数据集。 步骤3：标注文本类数据集 本样例场景帮助用户高效完成数据标注任务，提升标注数据的可靠性和可用性。 步骤4：评估文本类数据集 本样例场景帮助用户利用数据集评估标准评估和优化数据质量。 步骤5：发布文本类数据集
获取视频类数据集评估报告 ModelArts Studio大模型开发平台提供了详细的质量评估报告，帮助用户全面了解数据集的质量情况。获取数据集评估报告步骤如下： 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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