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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
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
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
洋生态、全球海浪高度。 全球海洋要素：实现预测全球范围内海面高度， 温度、盐度、海流速度纬向分量和海流速度经向分量变量。 区域海洋要素：实现预测特定区域范围内海面高度， 温度、盐度、海流速度纬向分量和海流速度经向分量变量。 全球海洋生态：实现预测全球范围内的叶绿素浓度、硅藻浓度等8种生态变量。
如果用户具备多个空间的访问权限，可在页面左上角单击切换空间。 图2 切换空间 管理盘古工作空间 盘古工作空间支持用户查看当前空间详情，修改空间名称与描述，还可以对不需要的空间实现删除操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图3 进入操作空间 单击左侧导航栏的“空间管理”，在“空间设置”页签中可执行如下操作：
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
有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 使用推理SDK章节示例代码均以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证。 登录“我的凭证”页面，获取“IAM用户名”、“账号名”以及待使用区域的“项目ID”。调用服务时会用到这些信息，请提前保存。 由
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
模型调用：在模型部署后，用户可以通过模型调用功能快速访问模型的服务。平台提供了高效的API接口，确保用户能够方便地将模型嵌入到自己的应用中，实现智能对话、文本生成等功能。 父主题： 产品功能
用的NLP大模型，单击“调用路径”，在“调用路径”弹窗获取调用路径。 图3 获取预置服务调用路径 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API请求地址。 参考图4填写2个请求Header参数。
的科学计算大模型，单击“调用路径”，在“调用路径”弹窗获取调用路径。 图2 获取预置服务调用路径 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，并填入步骤2的API请求地址。 参考图3填写2个请求Header参数。
格式的数据集，instruction对应问题，input对应上下文或者背景信息，output对应答案，用户可以上传自定义的python脚本实现数据集格式的转换。平台页面中会提供脚本示例，可下载作为参考。 如果使用该数据集训练盘古大模型，请将发布格式配置为盘古格式。 设置数据集的“
格式的数据集，instruction对应问题，input对应上下文或者背景信息，output对应答案，用户可以上传自定义的python脚本实现数据集格式的转换。平台页面中会提供脚本示例，可下载作为参考。 如果使用该数据集训练盘古大模型，请将发布格式配置为盘古格式。 设置数据集的“
nt，如金融分析助手、网络检测助手等。 知识型Agent：以大模型为任务执行核心，用户通过配置Prompt、知识库、工具、规划模式等信息，实现工具自主规划与调用，优点是可零码开发，对话过程更为智能，缺点是当大模型受到输入限制，难以执行链路较长且复杂的流程。 流程型Agent：以工
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Key鉴权可以使用Header鉴权或Query鉴权的方式，需要提供密钥鉴权参数名和密钥值。 请求头 插件服务的请求头。添加请求的数据格式等说明，敏感信息请通过权限校验的方式实现。 配置插件的参数信息，配置请求参数和响应参数信息。 请求参数 单击“添加参数”，可以添加多个请求参数。 表3 请求参数信息 参数名称 说明
该数据集的创建、导入、上线等操作记录。 下载数据文件。在“数据获取”页面，单击数据集名称，在“数据文件”页签，单击文件操作列的“下载”，可实现下载数据文件操作。 查看数据血缘。在“数据获取”页面，单击数据集名称，在“数据血缘”页签，可以查看当前数据集所经历的完整操作，如加工、标注等。
重复惩罚（repetition_penalty）是在模型训练或生成过程中加入的惩罚项，旨在减少重复生成的可能性。通过在计算损失函数（用于优化模型的指标）时增加对重复输出的惩罚来实现的。如果模型生成了重复的文本，它的损失会增加，从而鼓励模型寻找更多样化的输出。 提示词工程相关概念 表4 提示词工程相关概念说明 概念名 说明
LoRA微调：适用于数据量较小、侧重通用任务的情境。LoRA（Low-Rank Adaptation）微调方法通过调整模型的少量参数，以低资源实现较优结果，适合聚焦于领域通用任务或小样本数据情境。例如，在针对通用客服问答的场景中，样本量少且任务场景广泛，选择LoRA微调既能节省资源，又能获得较好的效果。
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