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从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营
配置对话体验的步骤如下： 在“对话体验 > 开场白”中，可填写开场白，也可单击“智能添加 > 确定”智能添加开场白。 例如，“您好！我是您的智能助手，很高兴为您提供帮助。请告诉我，今天有什么我可以为您做的吗？”
中期海洋智能预测模型的训练类型选择建议： 中期海洋智能预测模型的训练支持预训练、微调两种操作，如果直接使用平台预置的区域中期海洋智能预测模型不满足您的使用要求时，可以进行预训练或微调。
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练轮次，用于帮助模型在训练初期稳定收敛，避免大幅度的参数更新导致不稳定的学习过程。
进行智能浓缩，例如预测焦炭成分质量，优化配煤比例，提高焦炭质量，降低生产成本。 油气行业：进行储层参数预测，例如预测储层的物理参数，如孔隙度、渗透率等，提高油气资源的开发利用效率。进行产能分级预测，例如预测油井的产能等级，优化油气生产计划。
这样的设计使得Agent能够智能处理复杂任务，甚至跨领域解决问题，实现对复杂问题的自动化处理。 Agent开发平台支持两种类型的插件： 预置插件：平台为开发者和用户提供了预置插件，直接可用，无需额外开发。
表1 NLP大模型能力调测参数说明 参数 说明 搜索增强 搜索增强通过结合大语言模型与传统搜索引擎技术，提升了搜索结果的相关性、准确性和智能化。
Agent开发工具链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块，支持提示词工程和智能Agent应用创建。该工具链提供提示词设计和管理工具，优化大模型的输入提示，提升输出的准确性和相关性。通过可视化编排工具，应用开发工具链加速大模型应用的开发，满足复杂业务需求。
支持区域： 西南-贵阳一 开发盘古NLP大模型 开发盘古CV大模型 开发盘古预测大模型 开发盘古科学计算大模型 开发盘古专业大模型 应用开发工具链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块，支持提示词工程和智能Agent应用创建。
这些功能的结合，确保了平台上资源的高效利用与智能配置，为用户提供了更为便捷的开发和管理体验。 父主题： 产品功能
在使用此参数前，请先联系盘古客服，调整Prompt和训练数据。 模型保存步数 每训练一定数量的步骤（或批次），模型的状态将会被保存。
表3 科学计算大模型区域中期海洋智能预测微调参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“科学计算大模型”。 场景 选择“区域中期海洋智能预测”。 训练类型 选择“微调”。
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。 微调方式选择建议： 若项目中数据量有限或任务场景较为广泛，可以选择LoRA微调以快速部署并保持较高适用性。
利用盘古大模型的智能能力，显著降低人工标注的工作量和成本，从而显著地提高标注效率。 数据评估：平台支持对处理后的文本、图片、视频等多种格式数据进行质量评估，并预置了基础的评估标准，用户可以直接使用预置标准或创建自定义评估标准，以满足个性化的数据质量需求。
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 提示词 提示词（Prompt）是一种用于与AI人工智能模型交互的语言，用于指示模型生成所需的内容。
表8 中期海洋智能预测模型信息 模型 深海层深 预报深海变量 预报海表变量 时间分辨率 水平分辨率 区域范围 全球海洋要素模型 0m, 6m, 10m, 20m, 30m, 50m, 70m, 100m, 125m, 150m, 200m, 250m, 300m, 400m, 500m
智能文档解析 从PDF（支持扫描版）或图片中提取文本，转化为结构化数据，持文本、表格、表单、公式等内容提取。
开发盘古大模型提示词工程 开发盘古大模型Agent应用 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。
示例如下： {"context": "今天是2023-11-20，你是一个银行智能助理，现在需要根据用户问题、指标-解释表、参数-类型-解释表，生成符合要求格式的json。
响应示例如下，例如，对话机器人服务部署的区域为“cn-north-4”，响应消息体中查找“name”为“cn-north-4”，其中projects下的“id”即为项目ID。
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