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如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑： 数据安全和隐私保护：大模型涉及大量训练数据，这些数据是重要资产。为确保数据安全，需在数据和模型训练的全生命周期内，包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加密、
Failed 未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。
由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。 在我的凭证下，您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域（Region） 从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性
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
错误码 当您调用API时，如果遇到“APIGW”开头的错误码，请参见API网关错误码进行处理。遇到“APIG”开头的错误码，请参考本文档进行处理。 表1 错误码 错误码 错误信息 说明 建议解决方法 PANGU.0001 unknown error. 未知错误。 请联系服务技术支持协助解决。
常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 推理相关概念 表3 训练相关概念说明 概念名 说明 温度系数 温度系数（temperature）控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性，调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率
根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、案例库和FAQ库等，可以使用“先搜后推”的解决方案。客户
户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统，虚拟防火墙、API网关和高级安全服务，各项云服务，租户数据，以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮
反映数据的特征和用途。 为了帮助用户高效、准确地完成数据标注任务，ModelArts Studio大模型开发平台提供了标注审核功能（即对标注后的数据集进行审核），确保标注结果经过验证和质量控制，提升数据的可靠性和可用性。同时，平台支持对视频类和图片类数据集进行AI预标注，标注员可
请求什么类型的操作。 GET：请求服务器返回指定资源。 PUT：请求服务器更新指定资源。 POST：请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE：请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD：请求服务器资源头部。 PATCH：请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时
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？ 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优？ 如何判断盘古大模型训练状态是否正常？ 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答？ 盘古大模型是否可以自定义人设？ 更多 大模型概念类 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？
题重复度控制，如下提供了这些推理参数的建议值和说明，供您参考： 表1 推理参数的建议和说明 推理参数 范围 建议值 说明 温度（temperature） 0~1 0.3 温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高，输出的随机性和创造性越高；温度越低，输出结果越可以被预测，确定性相对也就越高。
Studio大模型开发平台不仅提供预设的标准，还允许用户根据不同的数据类型和业务需求创建自定义的评估标准，使评估过程更加灵活和精准。 节省时间和成本：通过自动化的数据评估功能，用户能够迅速了解数据的质量问题，减少手动检查的工作量和时间成本，为后续的数据优化和模型训练节省资源。 总的来说，数据评估为用户提供
Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。首先，需要根据业务需求收集相关的原始数据，确保数据的覆盖面和多样性。例
数据集加工场景介绍 数据加工概念 数据加工是数据工程中的核心环节，旨在通过使用数据集加工算子对原始数据进行清洗、转换、提取和过滤等操作，以确保数据符合模型训练的标准和业务需求。 通过这一过程，用户能够优化数据质量，去除噪声和冗余信息，提升数据的准确性和一致性，为后续的模型训练提供
更好理解变量的作用。 图3 变量定义 变量定义区域展示的是整个工程任务下定义的变量信息，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
数据发布不仅包括数据的格式转换，还涉及数据比例的调整，以确保数据在规模、质量和内容上满足训练标准。具体而言，数据集发布具有以下重要意义： 数据比例和结构调整：平台提供灵活的数据比例调整功能，用户可以按需调整数据集的各类数据比例，确保数据集在训练时的代表性和均衡性，从而避免数据分布不均导致的训练问题。 多种数据格式支
使用前必读 概述 调用说明 请求URI 基本概念
基础知识 大模型开发基本流程介绍 大模型开发基本概念
应用于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地将大语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握提示词工程相关技能将有助于用户更好地了解大语言模型的能力和局限性。 提示词工程不仅是关于设计和研发提示词，它包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术。提示工程在实现和大语言模型交
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