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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、
在构建和使用数据集的过程中，数据评估是确保数据质量的关键步骤，直接影响模型的性能和应用效果。高质量的数据集能够显著提升模型的准确性，并增强模型在实际应用中的可靠性与稳定性。因此，数据评估是数据工程中不可或缺的一环，帮助用户在数据准备阶段识别并解决数据中的问题，为后续的模型训练和优化奠定坚实基础。 ModelArts
数据工程介绍 数据工程简介 数据工程是ModelArts Studio大模型开发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、标注、评估和发布等过程，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。
项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 agent_id 是 String Agent ID，获取方式如下： 在“Agent开发”页面，左侧导航栏选择“工作台 > 应用”，在所需Agent中单击“ > 复制ID”。 conversation_id 是 String 会话ID，唯一标识每个会话的
单击“确认”。 图4 选择导入的数据 数据集信息设置完成后，填写“数据集名称”和“描述”，并设置“拓展信息”。 拓展信息包括“标签设置”与“数据版权”： 标签设置。通过标签设置，可以给数据集添加行业、语言、标签信息。 数据版权设置。训练模型的数据集除用户自行构建外，也可能会使用
大小、配比比例等。同时，平台支持数据集的删除等管理操作，使用户能够统一管理数据集资源，以便在模型训练和分析时灵活调用，确保数据资产的规范性与安全性。 模型资产：平台提供的模型资产涵盖了预置或训练后发布的模型，所有这些模型将存放于空间资产中进行统一管理。用户可查看预置模型的历史版本
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互、对接，以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。用户可以通过提示词工程
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