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Pangu-MM-M2-Img2Txt-4K-3.1.1 盘古多模态图生文千亿级大模型，支持预训练、微调，在线推理。 多模态大模型支持的平台操作 在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。
包年/包月和按需计费模式哪个更划算 包年/包月和按需计费模式可针对不同业务需求进行选择： 对于长时间且稳定的业务需求，包年/包月模式通常更划算，因为它能提供更低的平均成本和一定的稳定性。
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。
对话质量：通过优化生成的回复，使其更自然、更符合语境，并减少不当或低质量的内容。 语气和风格调整：可以根据需要调整模型的语气（如正式或亲和）和输出风格（如简洁或详细）。 安全性和可控性：减少有害或偏见内容的生成，增强模型的可控性，能够避免生成不符合伦理或社会规范的回答。
图文去重 基于结构化图片去重图文。 判断相同文本对应不同的图片数据是否超过“单文本最大图片数阈值”阈值，如果超过则随机删除多余图片，仅保留阈值以内的图文数量。 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。
获取提示词模板 平台提供了多种任务场景的提示词模板，可以帮助用户更好地利用大模型的能力，引导模型生成更准确、更有针对性的输出，从而提高模型在特定任务上的性能。 在创建提示词工程前，可以先使用预置的提示词模板，或基于提示词模板进行改造 。
自定义插件：为了满足更个性化的需求，平台允许开发者创建自定义插件，支持将API通过配置方式快速创建为插件，并供Agent调用。这样，开发者可以根据特定需求为应用增加专属功能。 父主题： 插件开发与配置
这样，模型能够在多个推理步骤后得出更准确的结论，而不是直接跳到最终答案，减少了过度简化或跳跃推理的可能性。 分步推理与反馈：通过分步推理，模型能够在每个步骤后检查和修正自己的思考过程。 例如，在给定一个复杂的逻辑推理问题时，可以要求模型每完成一小步推理，就提供中间结论和推理过程。
计费FAQ 包年/包月和按需计费模式有什么区别 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
人设： 增加人设可以让生成的内容更符合该领域需求。 例如，“假设你是一位银行面试官，请生成10个银行面试问题。”、“假如你是一个高级文案策划，请生成10个理财产品的宣传文案。”、“你是一个财务分析师，请分析上述财务指标的趋势。” 父主题： 提示词写作进阶技巧
在工作流中使用MCP服务 MCP服务让工作流更强大、更智能、更自动化，用户无需开发完整功能，只需选择合适的MCP服务即可快速实现需求。
在工作流中使用插件 插件让工作流更强大、更智能、更自动化，用户无需开发完整功能，只需选择合适的插件即可快速实现需求。 插件节点配置步骤如下： 拖动左侧“插件”节点至画布中，在“个人插件”或“预置插件”页签单击“”，将插件添加至画布中。 添加插件后，将插件节点与相关节点进行连接。
这有助于避免对评估结果产生偏见，从而更准确地反映模型在不同情景下的表现。通过使用评估数据集对模型进行评估，开发者可以了解模型的优缺点，从而找到优化方向。 NLP大模型支持人工评测、自动评测两种评测模式。
这有助于避免对评估结果产生偏见，从而更准确地反映模型在不同情景下的表现。通过使用评估数据集对模型进行评估，开发者可以了解模型的优缺点，从而找到优化方向。 Deepseek大模型支持人工评测、自动评测两种评测模式。
每个插件实质上是经过标准化封装的API工具集合，提供即插即用的模块化服务，拓宽工作流的能力边界，完成更复杂的任务。 插件类型包括预置插件和个人插件。 预置插件：平台预置了代码解释器插件，能够执行输入的代码，得到运行结果。支持开发者直接将插件添加到工作流或应用中，丰富其能力。
这有助于避免对评估结果产生偏见，从而更准确地反映模型在不同情景下的表现。通过使用评估数据集对模型进行评估，开发者可以了解模型的优缺点，从而找到优化方向。 CV大模型支持基于规则的自动评测，即基于相似度/准确率进行打分，对比模型预测结果与标注数据的差异。
每个MCP服务实质上是一个工具集合，可以提供模块化服务来拓宽工作流的能力边界，完成更复杂的任务。 MCP服务类型包括预置服务和个人服务。 预置服务：平台预置了"高德地图"、"车票查询工具"、"必应搜索"等多种实用MCP服务，开通后可以一键集成调用。
该方式不仅相比Token认证更简便，还与业界主流模型调用规范保持一致。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。
这有助于避免对评估结果产生偏见，从而更准确地反映模型在不同情景下的表现。通过使用评估数据集对模型进行评估，开发者可以了解模型的优缺点，从而找到优化方向。 预测大模型支持基于规则的自动评测，即基于规则自动打分，即基于相似度/准确率进行打分。
提高服务效率：大模型智能客服可以7x24小时不间断服务，相较于人工客服，可以处理更多的客户咨询，且响应速度快；降低运营成本：企业可以通过智能客服处理大部分的常规问题，将人工客服释放出来处理更复杂、更个性化的客户需求；个性化服务：基于大模型的智能客服能够学习和适应用户的行为模式和偏好
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