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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。 例如，当用户提出复杂查询时，传统搜索引擎可能仅返回一系列相关链接，而大模型则能够理解问题的上下文，结合多个搜索结果生成简洁的答案，或提供更详细的解释，从而进一步改善用户的搜索体验。
C地址、IMEI、护照、车架号等个人敏感信息进行数据脱敏，或直接删除敏感信息。 中文简繁转换 将中文简体和中文繁体进行转换。 符号标准化 查找文本中携带的非标准化符号进行标准化、统一化转换。 统一空格：将所有Unicode空格（如U+00A0、U+200A）转换为标准空格（U+0020）。
编排完成的工作流见图12。 图12 多语种翻译工作流编排 步骤2：试运行多语言文本翻译工作流 完成工作流编排后，需要对该工作流进行试运行，以查看工作流效果。工作流试运行步骤如下： 配置文本翻译插件的Token。 单击右上角“试运行”，在“插件配置”中单击“添加参数”，填写X-Aut
AgEwgguVBgkqhkiG... stream: true Request Body: { "query": "查询A12会议室在9:00到10:00的状态" } 响应示例 data:{"event":"start","createdTime":1735558575017}
基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后，单击“立即创建”。 创建好训练任务后，页面将返回“模型训练”页面，可随时查看当前任务的状态。 创建科学计算大模型中期天气要素预测预训练任务 创建科学计算大模型中期天气要素预测预训练任务步骤如下： 登录ModelArts
> 插件”，在所需插件中单击“ > 复制ID”。 plugin_configs 是 Map<String, String> 插件配置，对应查询需要运行时传值的参数。 响应参数 流式（Header中的stream参数为true） 状态码： 200 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型
数据工程介绍 数据工程介绍 数据工程是ModelArts Studio大模型开发平台（下文简称“平台”）为用户提供的一站式数据处理与管理功能，旨在通过系统化的数据获取、加工、发布等过程，确保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持，帮助用户高效管理和处理数据，提升数据质量和处理效率，为大模型开发提供坚实的数据基础。
NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型的训练分为两个关键阶段：预训练和微调。 预训练阶段：在这一阶段，模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础，如阅读理解、文本生成和情感分析，但它还未能针对特定任务进行优化。
步骤11：试运行工作流 工作流编排完成后，单击右上角“试运行”，在对话框中输入问题，等待返回试运行结果。 在试运行过程中，可以单击右上角“”查看运行日志，包括运行结果与调用详情。 如果试运行失败，常见报错与解决方案请详见Agent开发常见报错与解决方案。 父主题： 编排与调用工作流
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