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创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词，可以引导大模型生成用户期望的输出。提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验，来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程，用于对提示词进行统一管理。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。
提示词工程类 如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 如何让大模型按指定风格或格式回复 如何分析大模型输出错误回答的根因 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 如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决
大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码
盘古大模型是否可以自定义人设？ 如何将本地的数据上传至平台？ 导入数据过程中，为什么无法选中OBS的具体文件进行上传？ 如何查看预置模型的历史版本？ 更多 大模型微调训练类 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？ 如何判断盘古大模型训练状态是否正常？
Token认证 Content-Type application/json X-Auth-Token Token值，参考《API参考》文档“如何调用REST API > 认证鉴权 > Token认证”章节获取Token。 AppCode认证 Content-Type application/json
大模型使用类问题 盘古大模型是否可以自定义人设 如何将本地的数据上传至平台 导入数据过程中，为什么无法选中OBS的具体文件进行上传 如何查看预置模型的历史版本
效果评估与优化 在低代码构建多语言文本翻译工作流中，优化和评估的关键在于如何设计和调整prompt（提示词）。prompt是与大模型或其他节点（如翻译插件）交互的核心，它直接影响工作流响应的准确性和效果。因此，效果评估与优化应从以下几个方面进行详细分析： 评估工作流响应的准确性：
Token认证 Content-Type application/json X-Auth-Token Token值，参考《API参考》文档“如何调用REST API > 认证鉴权 > Token认证”章节获取Token。 AppCode认证 Content-Type application/json
}}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。 变量名称可以进行修改，如添加备注信息以便更好理解变量的作用。 图3 变量定义 变量定义区域展示的是整个工程任务下定义的变量信息，候选提示词中关联的变量也会进行
大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
temperature参数可以影响语言模型输出的质量和多样性，但也不是唯一的因素。还有其他一些参数，如top_p参数也可以用来调整语言模型的行为和偏好，但不建议同时更改这两个参数。 最小值：0 最大值：1 缺省值：0 top_p 否 Float 一种替代温度采样的方法，称为nucleus sampling
设置为任意值，使用标准UUID格式。 图2 获取工作流调用路径-2 使用Postman调用API 获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST API > 认证鉴权”章节获取Token。 在Postman中新建POST请求，并填入工作流的调用路径，详见获取调用路径。 填写请求Header参数。
包年/包月和按需计费模式哪个更划算 同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 包年/包月和按需计费模式是否支持互相切换 资源到期了如何续费
的模型执行以下操作： 查看模型信息。单击模型名称，进入模型信息页面，可产模型的基本信息与操作记录。 编辑属性。单击操作列的“编辑属性”，可修改模型资产名称、描述以及资产可见性。 训练、压缩、部署。可在模型列表页面，对模型执行训练、压缩或部署操作。单击相应按钮，将跳转至相关操作页面。
创建推理作业 功能介绍 支持调用科学计算大模型创建气象/降水模型的推理作业。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 请求参数 使用Token认证方式的请求Header参数见表1。 表1 请求Header参数（Token认证） 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
创建推理作业 功能介绍 支持调用科学计算大模型创建海洋类模型的推理作业。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 请求参数 使用Token认证方式的请求Header参数见表1。 表1 请求Header参数（Token认证） 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
译工具（如机器翻译API、大型语言模型等），可以在保证翻译效率的同时，提升翻译质量，并根据实际场景和用户需求进行灵活调整。 本章将详细介绍如何利用不同的节点构建一个高效的多语言文本翻译工作流，并确保不同用户需求（如普通对话、文本翻译）能够被准确识别和处理。 工作流节点设计 选取工
单击左侧导航栏“工作台”，在“工作流”页签，单击右上角“创建工作流”。 在“创建工作流”页面，选择工作流类型。填写工作流名称、英文名称与工作流描述。 单击页面左下角的图片可修改工作流图标，单击“确定”，进入工作流编排页面。 步骤2：配置开始节点 开始节点是工作流的起始节点，包含用户输入信息，用于触发一个工作流，是
单击左侧导航栏“工作台”，在“应用”页签，单击右上角“创建应用”。 在“创建应用”页面，填写应用名称与应用描述，单击页面左下角的图片可修改应用图标，单击“确定”，进入应用编排页面。 图1 应用编排页面 步骤2：配置Prompt 创建应用后，需要撰写提示词（Prompt），为A
）要求文案300字以内，则输出必须要满足300字以内。 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
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