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添加CoT思维链提示 对于复杂推理问题（如数学问题或逻辑推理），通过给大模型示例或鼓励大模型解释推理过程，可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例，让模型先学习后回答，在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例，新样例必须多样化、不
提示词的效果通常与训练数据的相似度密切相关。当提示词的内容与模型在训练过程中接触过的样本数据相似时，模型更容易理解提示词并生成相关的输出。这是因为模型通过学习大量的训练数据，逐渐建立起对特定模式、结构和语言的理解，因此，提示词中包含的关键词、句式和语境如果与训练数据中的模式接近，模型能够“回忆”并运用已学习的知识和指令。
开始节点的参数默认已配置，不支持修改开始节点的参数。 图1 开始节点配置图 步骤3：配置大模型节点 大模型节点提供了使用大模型能力，可在节点中配置已部署的模型，用户可以通过编写Prompt、设置参数让模型处理相应任务。 大模型节点为可选节点，若无需配置，可跳过该步骤。 大模型节点配置步骤如下： 拖动左侧“大模
旦输入了一个从未出现过的数据（目标任务相同），回答却完全错误。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： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练
练样本中，或虽未出现但和训练样本差异很小的问题，回答完全错误。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： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合，模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的
如何判断盘古大模型训练状态是否正常 判断训练状态是否正常，通常可以通过观察训练过程中Loss（损失函数值）的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线，来观察其变化
builder”模块，可依据模板填写Prompt，单击“示例”，输入框中将自动填入角色指令模板。 示例如图2，您可以依据模板进行填写。 图2 配置Prompt 填写后可通过大模型进行优化，单击“智能优化”，在 “Prompt优化”窗口中单击“确定”。 步骤3：添加预置插件 应用支持添加插件技能，可添加“预置插
prompt格式与内容。 提问器节点 101043 当单个提问器内的对话轮数超过预设轮数上限时触发该错误码，对话状态回到开始节点状态。 可通过调大对话轮数上限解决。 101047 初始化深度定制前后处理模块失败时触发该错误码。 可检查护栏配置是否符合要求。 101048 执行深度
ompt提示词。 可依据模板填写Prompt，单击“示例”，输入框中将自动填入角色指令模板。 图2 Prompt builder 填写后可通过大模型进行优化，单击“智能优化”，在 “Prompt优化”窗口中单击“确定”。 图3 Prompt优化示例 步骤3：添加插件 应用支持添加
盘古大模型的迁移能力是其适应多变业务需求的关键。除了在已有领域中表现出色，它还能通过少量的新数据快速迁移到新的领域或场景。这种迁移能力使模型能够在面对新挑战时迅速调整和优化，提供适应新领域的服务。 通过微调技术，盘古大模型能够在保持原有优势的同时，融入新领域的特征和规律，实现对新任
际应用中的可靠性和稳定性。 数据配比：平台支持对文本、图片类数据进行数据配比。用户在勾选数据集时可以勾选多条，通过调整不同来源或类型数据的比例，以优化模型训练过程。通过数据配比可以确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性，提高模型的泛化能力和性能。 数据流通：平台支持数据集配比
、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 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。
核数据。 如果需要将该审核任务移交给其他人员，可以单击“移交”，并设置移交人员以及移交数量，单击“确定”。 进入审核页面后，可通过单击“通过”或“不通过”逐一对数据进行审核，直至所有数据审核完成。 审核过程中可开启“标注前后对比”功能，查看当前数据标注前后的内容。 在完成数据标注审核后，需在“数据标注
评测指标（自动评测-使用评测模板） 指标说明 评测得分 每个数据集上的得分为模型在当前数据集上的通过率；评测能力项中若有多个数据集则按照数据量的大小计算通过率的加权平均数。 综合能力 综合能力是计算所有数据集通过率的加权平均数。 表3 NLP大模型人工评测指标说明 评测指标（人工评测） 指标说明
在“数据配比”页面，支持两种配比方式，“按数据集”和“按标签”。 按数据集：可以设置不同数据集的配比数量，单击“确定”。 按标签：该场景适用于通过数据打标类清洗算子进行加工的文本类数据集，具体标签名称与标签值可在完成清洗文本类数据集操作后，进入数据集详情页面获取。 填写示例如图1所示。
言模型交互、对接，以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。用户可以通过提示词工程来提高大语言模型的安全性，还可以赋能大语言模型，如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型的能力。 提示词基本要素 您可以通过简单的提示词（Prompt）获得大量结果，但结果的质量与您提供的信息数
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
核数据。 如果需要将该审核任务移交给其他人员，可以单击“移交”，并设置移交人员以及移交数量，单击“确定”。 进入审核页面后，可通过单击“通过”或“不通过”逐一对数据进行审核，直至所有数据审核完成。 审核过程中可开启“标注前后对比”功能，查看当前数据标注前后的内容。 在完成数据标注审核后，需在“数据标注
核数据。 如果需要将该审核任务移交给其他人员，可以单击“移交”，并设置移交人员以及移交数量，单击“确定”。 进入审核页面后，可通过单击“通过”或“不通过”逐一对数据进行审核，直至所有数据审核完成。 审核过程中可开启“标注前后对比”功能，查看当前数据标注前后的内容。 在完成数据标注审核后，需在“数据标注
母，文本长度均计数为1。 图文文本语言过滤 通过语种识别模型得到图文对的文本语种类型，“待保留语种”之外的图文对数据将被过滤。 图文去重 基于结构化图片去重 判断相同文本对应不同的图片数据是否超过阈值，如果超过则去重。 图片去重 通过把图片结构化处理后，过滤重复的图片/图文对数据。
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