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用任务的基础能力，但还没有针对特定的业务场景进行优化。预训练后的模型主要用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练，使模型理解人类语言的基本结构。 微调 关注专业性：微调是对预训练模型的参数进行调整，使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核心在于
业模型的定制化流程与高效提示词构建方法，确保在实际应用中充分发挥盘古大模型的行业优势，提升业务效果。 最佳实践 提示词写作实践 Agent应用实践 06 API 通过API文档的概述、NLP大模型API和科学计算大模型API的详细介绍，您将全面理解如何调用和集成盘古大模型的各类接
t开发平台预置的Python解释器预置插件。 “Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码，并获取结果。此插件为应用提供了强大的计算、数据处理和分析功能，用户只需将其添加到应用中，即可扩展功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型，并已完成模型的部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型
模型选择 选择已部署的模型。 核采样 模型在输出时会从概率最高的词汇开始选择，直到这些词汇的总概率累积达到核采样值，核采样值可以限制模型选择这些高概率的词汇，从而控制输出内容的多样性。建议不要与温度同时调整。 温度 用于控制生成结果的随机性。调高温度，会使得模型的输出更具多样性和创
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