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数据合成：平台支持利用预置或自定义的数据指令对预训练文本、单轮问答、单轮问答（人设））数据集类型进行处理，并根据设定的轮数生成新数据。通过数据合成技术，可以生成大量高质量的训练数据，这些数据可以用于大模型的预训练，增强模型的泛化能力和性能。 数据标注：平台支持对无标签的数据添加
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、审计和数据主权保护等机制。在训练和推理过程中，通过数据脱敏、隐私计算
为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 提示词与训练数据的相似度关系。 提示词的效果通常与训练数据的相似度密切相关。当提示词的内容与模型在训练过程中接触过的样本数据相似时，模型更容易理解提示词并生成相关的输出。这是因为模型通过学习大量的训练数据，逐渐建立起对特定模式、结构和语言的理解，因
动合成任务。 当数据合成任务运行成功后，状态将从“运行中”变为“运行成功”，表示数据已经完成合成操作。 在完成数据合成后，若无需使用数据标注功能，可直接在“数据合成”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工数据集列表可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 创建自定义数据合成指令
文本生成：对于文本生成场景（宣传文案生成、信稿文本生成、文学创作等），通常希望生成的文本有一点的多样性，建议在保证不过于随机的基础上，增大“温度”或“核采样”的值（二者选其一调整）。若发现生成的文本过于发散，可以降低“话题重复度控制”的值，保证内容统一；反之若发现内容过于单一，甚至出现了复读机式的重复内容生成，则需要增加“话题重复度控制”的值。
可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 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。
撰写提示词 提示词是用来引导模型生成的一段文本。撰写的提示词应该包含任务或领域的关键信息，如主题、风格、格式等。 撰写提示词时，可以设置提示词变量。即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识表示一些动态的信息，让模型根据不同的情况生成不同的文本，增加模型的灵活性和适应性。例如，将提
应用介绍 在Agent开发平台上，用户可以构建两种类型的应用： 知识型Agent：以大模型为任务执行核心，适用于文本生成和文本检索任务，如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息，使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点：零代码开发，对话过程智能化。
客服助手、工单助手、娱乐互动等场景。 任务型工作流。面向自动化处理场景，基于输入内容直接输出结果，无中间的对话交互过程。适用于内容生成、批量翻译、数据分析等场景。 其中，任务型工作流不支持配置消息节点和提问器节点。 工作流编排流程见表1。 表1 工作流编排流程 操作步骤 说明 步骤1：创建工作流
成功后，状态将显示为“运行成功”。 单击操作列“生成”，将生成“发布数据集”。 发布数据集可在“数据工程 > 数据发布 > 发布数据集”中查看。 通过数据配比功能生成的“发布数据集”，其格式为“默认格式”。 父主题： 发布图片类数据集
行成功”。 单击操作列“生成”，将生成“发布数据集”。 发布数据集可在“数据工程 > 数据发布 > 发布数据集”中查看。 通过数据配比功能生成的“发布数据集”，其格式为“默认格式”。 父主题： 发布文本类数据集
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。
在完成数据清洗后，如果无需使用数据标注功能，可直接在“数据清洗”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 父主题： 加工视频类数据集
在完成数据清洗后，如果无需使用数据合成与数据标注功能，可直接在“数据清洗”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 父主题： 加工文本类数据集
在完成数据清洗后，在“数据清洗”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 父主题： 加工气象类数据集
Java、Python、Go、.NET、NodeJs、PHP 给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全，还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 开发环境要求 华为云盘古大模型推理SDK要求： Java SDK适用于JDK
在完成数据清洗后，如果无需使用数据标注功能，可直接在“数据清洗”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 父主题： 加工图片类数据集
用户级鉴权：通过验证用户身份来控制对个人数据的访问，通常使用Header或Query中的密钥参数（如Token）进行鉴权，适用于需要权限控制的场景，安全性较高。 API Key鉴权：通过唯一的API Key来认证应用之间的访问权限，可以使用Header鉴权或Query鉴权的方式，需要提供密钥鉴权参数名和密钥值，安全性较低。
当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。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： 数据质量：请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据，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
盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，结合了大数据预训练和多源知识，借助持续学习不断吸收海量文本数据，持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外，盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性，可在智能客服、创意营销
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