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的多语言文本翻译工作流,并确保不同用户需求(如普通对话、文本翻译)能够被准确识别和处理。 工作流节点设计 选取工作流的几个重要节点,每个节点负责特定的任务。以下是各节点的功能和设计思路: 开始节点:作为工作流的入口,开始节点负责接收用户输入的文本。无论是普通对话文本,还是包含翻译请求的文本,都将从此节点开始。
效果评估与优化 在低代码构建多语言文本翻译工作流中,优化和评估的关键在于如何设计和调整prompt(提示词)。prompt是与大模型或其他节点(如翻译插件)交互的核心,它直接影响工作流响应的准确性和效果。因此,效果评估与优化应从以下几个方面进行详细分析: 评估工作流响应的准确性:
人工标注与AI预标注两种形式。 其中,图片Caption、视频Caption标注项支持AI预标注功能。 通过数据加工操作,平台能够有效清理噪声数据、标准化数据格式,提升数据集的整体质量。 数据发布:平台提供了数据评估、数据配比、数据流通的发布操作,旨在通过数据质量评估与合理的比例
应用提供自定义数据,并与之进行互动。多种格式的本地文档(支持docx、pptx、pdf等)都可以导入至知识库。 灵活的工作流设计:平台提供灵活的工作流设计,用于开发者处理逻辑复杂、且有较高稳定性要求的任务流。 支持“零码”和“低码”开发者通过“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流,创建一个应用。
适提供保障!\n\n它采用高质量的材料制造而成,坚固耐用,可以承受220磅的重量,稳如泰山,安全可靠。而且,它的面料柔软舒适,采用透气网布设计,不仅排汗透气,而且可根据你的身体曲线自主调节,提供全方位的支撑和舒适度。\n\n亲爱的朋友们,快来选购这款轻便折叠户外椅,让你的户外生活
低代码构建多语言文本翻译工作流 方案设计 构建流程 效果评估与优化 典型问题 附录 父主题: Agent应用实践
取得较好的效果,但对于规则越复杂的任务,越需要应用这些技巧来输出一个逻辑自洽、清晰明了的指令。 提示词是什么 提示词也称为Prompt,是与大模型进行交互的输入,可以是一个问题、一段文字描述或者任何形式的文本输入。 提示词要素 指令:要求模型执行的具体任务或回答的问题。如:“写一
来源一:互联网开源数据集,如政府网站网页、政府在线问答公开数据、政务百科等。 来源二:特定的私域数据,针对于具体场景和项目需求,收集相关的文本数据。比如通过与当地政府的政数局进行合作,获取政府部门提供的内部脱敏数据等。相关的数据格式包括但不限于:在线网页、离线word文档、离线txt
它不仅能够提供完整的代码实现,还能够根据用户的需求,进行代码补全和不同编程语言之间的改写转化。借助盘古大模型,程序员可以更加专注于创新和设计,而无需过多关注繁琐的编码工作。它不仅提升了代码的质量和稳定性,还缩短了开发周期,加速了产品的迭代和发布。 政务 通过CV大模型结合无代码
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
创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词,可以引导大模型生成用户期望的输出。提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验,来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程,用于对提示词进行统一管理。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。
盘古大模型具备强大的学习能力,能够通过少量行业数据快速适应特定业务场景的需求。模型在微调后能够迅速掌握并理解特定行业的专业知识和术语,从而深刻把握行业特性。这种快速学习与适应能力,为各行业企业和机构带来了极大的便利。它们可以根据具体需求,利用盘古大模型构建或优化业务流程,提高工作效率,降低运营成本,并为客户提供更精准、个性化的服务。
准,是数据工程中的核心环节。 数据清洗 通过专用的清洗算子对数据进行预处理,确保数据符合模型训练的标准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算子,例如去除噪声、冗余信息等,提升数据质量。 数据合成 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理,并根据设定的轮数生成新数据。该过
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
不具备的能力。插件提供丰富的外部服务接口,当任务执行时,模型会根据提示词感知适用的插件,并自动调用它们,从外部服务中获取结果并返回。这样的设计使得Agent能够智能处理复杂任务,甚至跨领域解决问题,实现对复杂问题的自动化处理。 Agent开发平台支持两种类型的插件: 预置插件:平
开发盘古专业大模型 应用开发工具链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块,支持提示词工程和智能Agent应用创建。 该工具链提供提示词设计和管理工具,优化大模型的输入提示,提升输出的准确性和相关性。通过可视化编排工具,应用开发工具链加速大模型应用的开发,满足复杂业务需求。 支持区域:
文本都会被转换成token,然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如,在英文中,有些组合单词会根据语义拆分,如overweight会被设计为2个token:“over”、“weight”。在中文中,有些汉字会根据语义被整合,如“等于”、“王者荣耀”。 在盘古大模型中,以N1系列模型为例,盘古1token≈0
部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者,都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能,快速实现智能体应用的开发与落地,加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者(无代码开发经验的用户): 平台提供了Prompt提示词工程和插件自定义等功能,
ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练、模型部署于一体的综合平台,专为开发和应用大模型而设计,旨在为开发者提供简单、高效的大模型开发和部署方式。平台配备数据工程、模型开发、应用开发三大工具链,帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。通
对于文本类、图片类数据集,平台支持多种数据发布格式,包括“默认格式”、“盘古格式”,以满足不同训练任务的需求。通过这些格式的转换,用户可以确保数据与特定模型(如盘古大模型)兼容,并优化训练效果。 提高训练效率 发布符合标准的数据集可以大幅提升数据处理效率,减少后续调整工作,帮助用户快速进入模型训练阶段。