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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,用于对提示词的统一管理。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”,进入提示词工程页面。 单击页面右上角“创建工程”,进入工程任务创建弹窗。输入工程名称、
源(专属资源池)。如果不订购推理资产,可以使用订购的盘古模型进行训练,但无法部署训练后的模型。 登录盘古大模型套件平台。 在服务“总览”页面,单击“立即购买”,平台将为您提交购买权限申请。如您有加急购买需求,可在页面右上角单击“工单 > 新建工单”,搜索“盘古大模型”产品,选择问题类型并提交工单。
开通API 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。 文本补全:给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。例如让模型依据要求写邮件、做摘要总结、生成观点见解等。 多轮
模型的基础信息 盘古大模型平台为用户提供了多种规格的模型,涵盖从基模型到功能模型的多种选择,以满足不同场景和需求。不同模型在处理上下文token长度和功能上有所差异,以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 表1 NLP大模型清单 模型类别 模型
的场景应用和外部应用,轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 体验盘古预置模型能力前,请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台,在左侧导航栏中选择“应用百宝箱”,进入“应用百宝箱”页面。 在“应用市场”页签中,选择场景应用,立即体验应用能力。 图1 应用市场页面 图2
创建AI助手 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > AI助手”,单击页面右上角“创建助手”。参考表1完成AI助手匹配。 表1 创建AI助手参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 基本信息 助手名称 设置AI助手的名称。 描述 填写AI助手的描述,如填写功能介绍。
开通盘古大模型服务 调用模型之前,需要先开通盘古大模型服务。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。 文本补全:提供单轮文本能力,常用于文本生成、文本摘要、闭卷问答等任务。 多轮对话:提供多轮文本能力,常用于多轮对话、聊天任务。
横向比较提示词效果 将设置为候选的两个提示词横向比较,获取提示词的差异性和效果。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”,进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务名称,跳转工程任务下候选提示词页面。 图1
的场景应用和外部应用,轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 体验盘古预置模型能力前,请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台,在左侧导航栏中选择“应用百宝箱”,进入“应用百宝箱”页面。 在“应用市场”页签中,选择场景应用,立即体验应用能力。 图1 应用市场页面 图2
体验盘古预置模型能力 体验盘古预置模型能力前,请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台,在左侧导航栏中单击“能力调测”。 如图1,能力调测页面提供了文本补全和多轮对话功能,且每种功能都提供了预置的盘古大模型供用户体验。用户可以在页面右侧进行参数设置,然后在输入
推理参数(解码参数)是一组用于控制模型生成预测结果的参数,其可以用于控制模型生成结果的样式,如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前,平台支持的推理参数包括:温度、核采样以及话题重复度控制,如下提供了这些推理参数的建议值和说明,供您参考: 表1 推理参数的建议和说明 推理参数
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,来观察其变化趋势。一般来说,一个正常的Loss曲线应该是单调递减的,即随着训练的
刚创建的数据集在未发布状态下,无法应用于模型训练,数据集创建、清洗完成后需要执行“发布”操作才可以将该数据集用于后续的任务中。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”,在“我的数据集”页签找到未发布的数据集,单击操作列“版本发布”执行发布数据集操作。 对不
模型的存储大小与降低功耗,并提高计算速度。 模型经过量化压缩后,不支持评估操作,但可以进行部署操作。 创建模型压缩任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型压缩”。 单击界面右上角“创建压缩任务”,进入创建压缩任务页面。 图1 模型压缩 选择需要进行压
数据能够提升模型对任务的理解,而多样化的数据则帮助模型更好地应对各种情况。因此,数据的收集和处理是大模型训练中的关键环节。 盘古大模型套件平台通过提供数据获取、清洗、配比与管理等功能,确保构建高质量的训练数据。 父主题: 准备盘古大模型训练数据集
回答,解决特定领域问题回答不准的现象。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 知识库管理”,单击页面右上角“创建知识库”。 知识库分为自定义知识库、引用知识库。 自定义知识库:通过盘古大模型套件平台创建的知识库。 引用知识库:引用在KooSearch服务中创
拥有用户OBS桶只读权限。 盘古用户角色 盘古大模型的用户可被赋予不同的角色,对平台资源进行精细化的控制。 表2 盘古用户角色 角色 说明 系统管理员 购买平台的用户默认为系统管理员,具有所有操作的权限。 运营人员 具备总览、平台管理(资产管理、权限管理)功能的权限。 模型开发人员 具备总览、服
当用户提出问题时,模型先通过搜索引擎获取最新的信息,并将这些信息整合到大模型生成的答案中,从而提供既准确又及时的答案。 登录盘古大模型套件平台,在左侧导航栏中选择“能力调测”。 单击“多轮对话”页签,选择使用N2系列模型,在页面右侧“参数设置”中可以开启搜索增强功能。 图1 体验搜索增强能力
随着互联网的发展,短视频已成为了日常生活中不可或缺的一部分,凭借其独特的形式和丰富的内容吸引了大量流量,并为企业和个人提供了一个全新的营销平台。短视频用户希望借助大模型快速生成高质量的口播文案,以提升营销效果和效率。在这种场景下,用户只需提供一些基本信息,大模型就能生成需求的文案,从而大大提高文案的质量和效率。
String customSystemPrompt = "你是财务报销助手。当需要用户反馈信息时,尽可能提示用户名称,手机号码等原始信息。今天的日期是" + new SimpleDateFormat("yyyy年MM月dd日").format(new Date());