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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。通过该平台，企业可根据需
结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例，以便简明易懂地说明这些技巧在提示工程中的应用。随着模型的进化和理解能力的提升，尽管在简单任务中模糊的指示也会取得较好的效果，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。
的作用是从响应体的json字段中提取出所需的数据。 评测配置 评测类型 选择“自动评测”。 评测规则 选择“基于规则”。 评测数据集 评测模板：使用预置的专业数据集进行评测。 单个评测集：由用户指定评测指标（F1分数、准去率、BLEU、Rouge）并上传评测数据集进行评测。 选择“单个评测集”时需要上传待评测数据集。
标任务数据混合，使用微调的方式让模型学习。 这里提供了一些将无监督数据转换为有监督数据的方案，供您参考： 基于规则构建：您可以通过采用一些简单的规则来构建有监督数据。比如： 表1 采用规则将无监督数据构建为有监督数据的常用方法 规则场景 说明 文本生成：根据标题、关键词、简介生成段落。
自定义算子实现个性化的数据清洗诉求。确保生成高质量的训练数据以满足业务需求和模型训练的要求。用户还可以灵活地调整算子编排顺序以及自定义清洗模板，有效提升数据清洗效率并支持大规模数据处理，确保生成的数据集符合训练的标准。 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
"target":"1. 通过诱导用户下载事先写好的木马病毒:\n可以通过诱惑用户去下载某些“小便宜”，然后通过木马程序来控制用户的主机。\n2. 通过网站入侵: \n如果目标主机是一台网络服务器，可以通过找上传漏洞，然后传木马上去。如果没有上传漏洞，可以通过找SQL注入，进入后台，上传木马，提取，控制目标服务器。"}
词来引导模型的生成风格和细节，通常可以达到较好的效果。 业务逻辑的复杂性 判断任务场景的业务逻辑是否符合通用逻辑。如果场景中的业务逻辑较为简单、通用且易于理解，那么调整提示词是一个可行的方案。 例如，对于一般的常规问题解答等场景，可以通过在提示词中引导模型学习如何简洁明了地作答。
避免因数据分布不均而引发的问题。 通过这些数据加工操作，平台能够有效清理噪声数据、标准化数据格式，并优化数据集的整体质量。数据加工不仅仅是简单的数据处理，它还会根据数据类型和业务场景进行有针对性的优化，从而为模型训练提供高质量的输入，提升模型的表现。 数据加工意义 数据加工在大模
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，帮助用户在无需编写代码的情况下，快速构建、调优并运行属于自己的大模型应用。通过简单的配置，用户可以轻松创建Agent应用，快速体验智能化应用的便捷性。 平台提供导入知识功能，支持用户存储和管理数据，并与AI应用进行互动。
资源订购说明 资源名称 订购项 适用场景 计费方式 数据资源 ModelArts Studio-数据托管单元 用于数据存储（包括数据集，prompt模板等）。 包年/包月 ModelArts Studio-数据通算单元 适用于数据加工，用于正则类算子加工。 不同数据加工算子所需数据资源类型详见数据集加工算子介绍。
Studio大模型开发平台承载，它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务，提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 ModelArts Studio大模型开发平台为开发者提供了一种简单、高效的开发和部署大模型的方式。平台提供了包括数据处理、模型训练、模型部署、Agent开发等功能，以帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。企
提示词工程来提高大语言模型的安全性，还可以赋能大语言模型，如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型的能力。 提示词基本要素 您可以通过简单的提示词（Prompt）获得大量结果，但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含您传递到模型的指令或问题等信息，也可以
文件内容 文件格式 文件要求 文档 txt、mobi、epub、docx、pdf 单个文件大小不超过50GB，文件数量最多1000个。 网页 html 单个文件大小不超过50GB，文件数量最多1000个。 预训练文本 jsonl jsonl格式：text表示预训练所使用的文本数据，具体格式示例如下：
针对“零码”开发者（无代码开发经验），平台提供了Prompt智能生成、插件自定义等能力，方便用户快速构建、调优、运行属于自己的大模型应用，仅需几步简单的配置即可创建属于自己的Agent应用。 对于“低码”开发者（有一定代码开发经验），可以通过工作流方式，适当编写一定代码，来构建逻辑复杂、
来源二：基于人工泛化的真实业务场景数据。 来源三：基于简单规则槽位泛化的真实业务场景数据。示例如下： 原始问题： 科技行业公司的平均利润和市值是多少？ 识别原始问题中的槽位： 科技行业公司的[metric]利润和市值是多少？ 采用简单的逻辑规则进行替换，获取更多数据。此处将[metr
要求。 表1 平台支持的数据类型 数据类型 数据内容 支持的文件格式 文本类 文档 txt、mobi、epub、docx、pdf 网页 html 预训练文本 jsonl 单轮问答 jsonl、csv 单轮问答（人设） jsonl、csv 多轮问答 jsonl 多轮问答（人设） jsonl
火爆网络的熊爪面包，你一定要尝试！ 6.想吃又不想胖？试试这款熊爪面包吧！ 7.【TOP5】熊爪面包，网红美食首选！ 8.轻松制作熊爪面包，零基础也能学会！ 9.最简单的熊爪面包做法，不容错过！ 10.【限时抢购】火爆的熊爪面包优惠来袭！ 11.你知道吗？熊爪面包竟然有这么多好处！ 12.火爆网络的熊爪面包，你一定要尝试！
预置数据指令清单 指令分类 指令名称 指令描述 生成问题 问题改写为更低难度 该指令可以通过用户输入的问题，使大模型按要求生成一个难度更低、更为简单的问题。 问题改写为更高难度 该指令通过用户输入的问题，使大模型按要求生成一个难度更高、更为复杂的问题。 基于提问生成作答要求 该指令根据
width 是 图像的宽度，以像素为单位。 date_captured 否 图像捕获的日期和时间。 flickr_url 否 图像在Flickr网站上的URL。 id 是 图像的唯一标识符。 annotations 是 标注信息。 num_keypoints 是 标注的关键点数量。 area
uling/clusterschedulingig/clusterschedulingig/dlug_installation_001.html 步骤4：创建证书 如图7，如果在“边缘资源池”页签提示无可用的证书，可以参考以下方法创建证书。 图7 无可用证书 准备一台Linux系
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