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在评估结果中,“预期结果”表示变量值(问题)所预设的期望回答,“生成结果”表示模型回复的结果。通过比对“预期结果”、“生成结果”的差异可以判断提示词效果。 父主题: 批量评估提示词效果
请根据如下产品介绍,生成一篇字数不超过200个字的高质量带货口播,产品介绍如下: ``` %s ``` 生成的内容必须满足以下要求: 1.生成内容的字数要求为200个字左右; 2.生成的内容必须生动有趣、丰富多样; 3.生成内容的语言风格必须口语化; 4.生成的内容开头必须能足够引起观众的兴趣
数据中需要提供JSON的字段解释,以及Query和JSON生成逻辑解释。这些信息需要拼入Prompt,并确保人以及大模型可以根据Query、字段解释、Query到JSON的生成逻辑生成符合客户要求的JSON。
支持区域: 西南-贵阳一 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案
在“预览调试”的下方文本框中输入对话,例如“请编写输出10以内的素数的Python代码”,应用将根据对话生成相应的回答。 图6 预览调试结果
图2 “核采样”参数为1的生成结果1 图3 “核采样”参数为1的生成结果2 将“核采样”参数调小至0.1,保持其他参数不变,单击“重新生成”,再单击“重新生成”,可以观察到模型前后两次回复内容的多样性降低。
应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用场景说明:智能客服系统中,大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题,并返回标题内容,系统根据匹配标题调出该FAQ问答对,来解答客户疑问。 父主题: 提示词应用示例
这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持气象类数据集的加工操作,气象类加工算子能力清单见表1。
自动:自动保存训练过程中的所有checkpoints。 自定义:根据设置保存指定数量的checkpoints。 训练参数 热身比例 热身比例是指在模型训练初期逐渐增加学习率的过程。
平台将自动解析jsonl文件。如果解析的文件在平台中已存在,勾选该文件将自动覆盖平台现有文件。 单击“导入”,导入成功的应用将在“工作台 > 应用”中展示。 父主题: 编排与调用应用
默认值:0 核采样 控制生成文本多样性和质量。调高核采样可以使输出结果更加多样化。 默认值:1.0 最大口令限制 用于控制聊天回复的长度和质量。 默认值:2048 话题重复度控制 用于控制生成文本中的重复程度。调高参数模型会更频繁地切换话题,从而避免生成重复内容。
平台将自动解析jsonl文件。如果解析的文件在平台中已存在,勾选该文件将自动覆盖平台现有文件。 单击“导入”,导入成功的插件将在“工作台 > 插件”页面中展示。 父主题: 创建与管理插件
这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持视频类数据集的清洗操作,分为数据提取、数据过滤、数据打标三类,视频类加工算子能力清单见表1。
平台将自动解析jsonl文件。如果解析的文件在平台中已存在,勾选该文件将自动覆盖平台现有文件。 单击“导入”,导入成功的工作流将在“工作台 > 工作流”页面中展示。 父主题: 编排与调用工作流
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 平台支持用户创建自定义数据合成指令。
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
如何分析大模型输出错误回答的根因 大模型的输出过程通常是一个黑盒,涉及数以亿计甚至千亿计的参数计算,虽然这些参数共同作用生成输出,但具体的决策机制并不透明。 可以通过在提示词中引导模型输出思考过程,或者在模型输出后追问模型,帮助我们分析错误的根因。
获取提示词模板 平台提供了多种任务场景的提示词模板,可以帮助用户更好地利用大模型的能力,引导模型生成更准确、更有针对性的输出,从而提高模型在特定任务上的性能。 在创建提示词工程前,可以先使用预置的提示词模板,或基于提示词模板进行改造 。
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。
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