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清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 推理参数设置：请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置，适当减小其中一个
属的问题，模型生成的结果不完整，出现了异常截断。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： 推理参数设置：请检查推理参数中的“最大Token限制”参数的设置，适当增加该参数的值，可以增大模型回答生成的长度，避免生成异常截断。请注意，该参数值存在上限，请结合目标任务的实际需要以及模型支持的长度限制来调整。
在“调用路径”页面，单击“复制路径”即可获取调用路径。 其中，conversation_id参数为会话ID，唯一标识每个会话的标识符，可将会话ID设置为任意值，使用标准UUID格式。 图2 获取工作流调用路径-2 使用Postman调用API 获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST
推理参数设置：请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数的设置，适当增大其中一个参数的值，可以提升模型回答的多样性。 数据质量：请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据，可以通过规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而
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 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 数据
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 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当增大“训练轮次”的值，或根据实际
量信息，候选提示词中关联的变量也会进行展示，候选提示词相关操作请参见设置候选提示词。 同一个提示词工程中，定义的变量不能超过20个。 在“模型”区域，单击“设置”，设置提示词输入的模型和模型参数。 图4 模型设置 父主题： 撰写提示词
URL对应的IP默认不应为内网，否则会导致注册失败。仅在非商用环境部署时，才允许支持内网URL，且需要通过相关的服务的启动配置项关闭内网屏蔽。 请求方法 插件服务的请求方式，POST或GET。 鉴权校验 插件服务的鉴权方式，支持以下三种： 无需鉴权：不使用鉴权时会存在安全风险。 用户级鉴权
并单击“创建评估”。 图1 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。 评估用例集：根据选择的数据集，将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词，输入模型生成结果。 评估方法：根据选择的评估方法，对模型生成结果和预期结果进行比较，并根据算法给出相应的得分。 图2 创建提示词评估任务
盘古科学计算大模型能力与规格 盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域，融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律，利用神经网络编码微分方程，通过AI模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平
理精度，则全量微调是优先选择。 LoRA微调：适用于数据量较小、侧重通用任务的情境。LoRA（Low-Rank Adaptation）微调方法通过调整模型的少量参数，以低资源实现较优结果，适合聚焦于领域通用任务或小样本数据情境。例如，在针对通用客服问答的场景中，样本量少且任务场景
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、不能重复等，否则可能会直接嫁接前文样例的内容，也可以约束只是让它学习参考样例的xxx生成思路、xxx风格、xxx生成方法等。 零样本 对于无样本的任务，可以采用让模型分步思考的方法来分解复杂推理或数
获取任务ID参数值。 在Postman中新建一个GET请求，填入域名（将获取调用路径中获取的URL去除末尾的“/tasks”即为该域名），设置请求Header参数和任务ID参数。单击Postman界面的“Send”发送请求，以获取科学计算大模型的调用结果。 查询科学计算大模型调用详情API
如何评估微调后的盘古大模型是否正常 评估模型效果的方法有很多，通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果： Loss曲线：通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测
提示词写作实践 提示词写作常用方法论 提示词写作进阶技巧 提示词应用示例
如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 可以通过思维链的方式提高大模型在复杂推理任务中的准确率。 思维链是一种通过分步骤推理来提升大模型在复杂任务中表现的方法。通过引导模型思考问题的过程，可以使其在推理任务中得到更高的准确性，尤其是在涉及多步推理和复杂逻辑关系的任务中。 具体做法如下： 提供相关
说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据，因为监督信号直接从数据本身派生。
横向比较提示词效果 将设置为候选的提示词横向比对，获取提示词的差异性和效果。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”。
自监督训练： 不涉及 有监督微调： 该场景采用了下表中的微调参数进行微调，您可以在平台中参考如下参数进行训练： 表1 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小（batch_size） 8 训练轮数（epoch） 6 学习率（learning_rate） 7.5e-05 学
选择数据集模态 选择数据集，单击“下一步”。 在“格式配置”选择发布格式。当前其他类数据集仅支持发布默认格式。 填写数据集名称、描述，设置数据集“资产可见性”，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据流通任务执行成功，生成的“发布数据集”可在“数据工程
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