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强随时的监督和核查，确保专项资金使用的规范化、严格化、透明化、便结算。”问题：在福田区社会建设专项资金的使用过程中，如何避免因管理不善导致专项资金重大损失浪费？"], "target": "福田区社会建设专项资金使用过程中，如何保障专项资金的使用事项为重点。管理人员应建立责任所在
Agent开发平台介绍 Agent开发平台简介 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。
'relation_operator': 'EQUAL-TO'}]}}"} 数据量级要求：本场景使用了30000条数据进行微调。 类似场景需要的微调数据量视具体情况而定，从经验上来说，若实际场景相对简单和通用，使用几千条数据即可；若场景复杂或专业，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。
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
模型生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 数据质量：请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据，可以通过规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的
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：
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。
（如去重、计数、平均、最大、最小、合计）、分组、排序、比较、条件（逻辑操作、离散条件、范围区间等条件的混合和嵌套）、日期操作，支持多表关联查询。 与非专业大模型相比，专业大模型针对特定场景优化，更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。 ModelArts Studio大模型
conversation_id 是 String 会话ID，唯一标识每个会话的标识符，可将会话ID设置为任意值，使用标准UUID格式。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的
conversation_id 是 String 会话ID，唯一标识每个会话的标识符，可将会话ID设置为任意值，使用标准UUID格式。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的
推理参数设置：请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数的设置，适当增大其中一个参数的值，可以提升模型回答的多样性。 数据质量：请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据，可以通过规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的
同属的问题，回答的结果却不理想。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 测试集质量：请检查测试集的目标任务和分布与实际场景是否一致，质量较差的测试集无法反映模型的真实结果。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大，则会加剧该现象
在文本框中输入问题，单击“命中测试”，页面下方将展示多条匹配的内容，并按照匹配分值降序排列。 用户可以根据分值与匹配到的信息数量来评估当前知识库是否满足需求。 单击“查看历史”，可以查看用户输入的历史问题。 父主题： 创建与管理知识库
条。 例如，“请告诉我您需要什么帮助？如：帮我预定会议室、帮我查询天气预报。 在“对话体验 > 追问”中，可选择是否开启“追问”功能，若开启，可填写追问prompt。 “对话体验”配置完成后，可在右侧“预览调试”中查看当前配置的开场白与推荐问题。 步骤7：调试应用 创建应用后，平台支持对应用执行过程的进行预览与调试。
自定义L1预训练模型目录 自定义预训练模型所在的OBS路径。 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。 是否使用自定义L1预训练模型 是否使用自定义预训练模型进行训练，模型为用户与服务共建，详情请联系客服。 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
token解析失败，请检查获取token的方法，请求体信息是否填写正确，token是否正确；检查获取token的环境与调用的环境是否一致。 token超时（token expires） ，请重新获取token，使用不过期的token。 请检查AK/SK是否正确（AK对应的SK错误，不匹配；AK/SK中多填了空格）。
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
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 是 String 用户Token。 用
提示词比较支持选择两个候选提示词对其文本和参数进行比较，支持对选择的候选提示词设置相同变量值查看效果。 提示词评估 提示词评估以任务维度管理，支持评估任务的创建、查询、修改、删除。支持创建评估任务，选择候选提示词和需要使用的变量数据集，设置评估算法，执行任务自动化对候选提示词生成结果和结果评估。 提示词管理
单击右侧“下载记录”，可查看导出的任务ID，单击操作列“下载”，可将评测报告下载到本地。 NLP大模型评测指标说明 NLP大模型支持自动评测与人工评测，各指标说明如表1、表2、表3。 表1 NLP大模型自动评测指标说明-不使用评测模板 评测指标（自动评测-不使用评测模板） 指标说明 F1_SCORE
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