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科学计算大模型 气象/降水模型 海洋模型 父主题： API
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
标注数据集 数据集标注场景介绍 标注文本类数据集 标注视频类数据集 标注图片类数据集 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
调用科学计算大模型 使用“能力调测”调用科学计算大模型 使用API调用科学计算大模型 父主题： 开发盘古科学计算大模型
评估图片类数据集 创建图片类数据集评估标准 创建图片类数据集评估任务 获取图片类数据集评估报告 父主题： 评估数据集
批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程
创建与管理工作流 工作流简介 创建工作流 管理工作流 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
训练NLP大模型 NLP大模型训练流程与选择建议 创建NLP大模型训练任务 查看NLP大模型训练状态与指标 发布训练后的NLP大模型 管理NLP大模型训练任务 NLP大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古NLP大模型
75个英文单词，1token≈1.5汉字。不同模型的具体情况详见表1。 表1 token比 模型规格 token比（token/英文单词） token比（token/汉字） N1系列模型 0.75 1.5 N2系列模型 0.88 1.24 训练相关概念 表2 训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习
安全 责任共担 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计
NLP大模型 文本对话 父主题： API
使用前必读 概述 调用说明 请求URI 基本概念
为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题，回答完全不同 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好 数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好 数据量和质量均满足要求，为什么盘古大模型微调效果不好
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
提示词应用示例 应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用提示词生成面试题目 父主题： 提示词写作实践
气象/降水模型 创建推理作业 查询推理作业详情 父主题： 科学计算大模型
海洋模型 创建推理作业 查询推理作业详情 父主题： 科学计算大模型
加工文本类数据集 创建文本类数据集加工任务 上线加工后的文本类数据集 父主题： 加工数据集
开发盘古大模型Agent应用 Agent开发平台概述 手工编排Agent应用 创建与管理工作流
手工编排Agent应用 手工编排Agent应用流程 配置Prompt builder 配置插件 配置知识 配置开场白和推荐问题 调试Agent应用 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
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