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盘古大模型是否可以自定义人设 大模型支持设置人设，在用户调用文本对话（chat/completions）API时，可以将“role”参数设置为system，让模型按预设的人设风格回答问题。 以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题： { "messages": [
设置背景及人设 背景： 模型基于简单prompt的生成可能是多范围的各方向发散的，如果您需要进行范围约束，或加强模型对已有信息的理解，可以进行提示：“结合xxx领域的专业知识...理解/生成...”、“你需要联想与xxx相关的关键词、热点信息、行业前沿热点等...生成...”，或
结构化信息，可以将有监督的问题设置为“请根据标题xxx/关键性xxx/简介xxx，生成一段不少于xx个字的文本。”，将回答设置为符合要求的段落。 续写：根据段落的首句、首段续写成完整的段落。 若您的无监督文档没有任何结构化信息，可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的第一个句子
训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，根据实际情况调整训练参数，帮助模型更好学习。 Prompt设置：请检查您使
因导致的，建议您依次排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合，模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当增大“训练轮次”的值，或根据实际
设置候选提示词 用户可以将效果较好的提示词设为候选提示词，并对提示词进行比对，以查看其效果。 每个工程任务下候选提示词上限9个，达到上限9个时需要删除其他候选提示词才能继续添加。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发
属的问题，模型生成的结果不完整，出现了异常截断。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： 推理参数设置：请检查推理参数中的“最大Token限制”参数的设置，适当增加该参数的值，可以增大模型回答生成的长度，避免生成异常截断。请注意，该参数值存在上限，请结合目标任务的实际需要以及模型支持的长度限制来调整。
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而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 推理参数设置：请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置，适当减小其中一个
起报时间间隔小时数，默认6。取值范围：[1, 24]。 forecast_lead_hours 否 Long 预报未来小时数，默认168。如需预报未来30天，可将此参数设置成720。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片，取值true/false，默认true。 forecast_features
推理参数设置：请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数的设置，适当增大其中一个参数的值，可以提升模型回答的多样性。 数据质量：请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据，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而
自监督训练： 不涉及 有监督微调： 该场景采用下表中的微调参数进行微调，您可以在平台中参考如下参数进行训练： 表2 问答模型的微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小（batch_size） 4 训练轮数（epoch） 3 学习率（learning_rate） 3e-6 学习率衰
于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 数据
资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后，系统将在任务状态更新时，通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述（选填） 设置部署任务的描述。 参数填写完成后，单击“立即部署”。
本空间”页面，单击支持导出的模型名称，右上角的“导出模型”。 在“导出模型”页面，选择需要导出的模型，应设置导出模型时对应的导出位置（OBS桶地址），添加从环境B中下载的用户证书。设置完成后单击“确定”导出模型。 图2 导出模型 导入其他局点盘古大模型 导入盘古大模型前，请确保当前空间为该用户所创建的空间。
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，参考表1完成训练参数设置。 其中，“训练参数”展示了各场景涉及到的全部参数，请根据具体前端页面展示的参数进行设置。 表1 CV大模型微调参数说明 参数分类 训练参数 说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。
外部知识。 例如，在构造泛化问题的任务中，需要基于原问题改写为相同含义的问题，而不是生成相似的问题。当提示词使用“请生成10个跟“手机银行怎么转账”相似的问题”时，模型会认为实体/关键词/场景一致则是相似（在这个例子里实体为手机银行），而不是任务需要的语义级别的相同含义，所以输出内容会发散。
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，参考表1完成训练参数设置。 其中，“训练参数”展示了各场景涉及到的全部参数，请根据具体前端页面展示的参数进行设置。 表1 预测大模型微调参数说明 参数分类 训练参数 说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。
300m, 400m, 500m T：海温(℃) S：海盐(PSU) U：海流经向速率 (ms-1) V：海流纬向速率 (ms-1) SSH：海表高度(m) 24h 0.25°*0.25° 在60°S至65°N，180°W至180°E覆盖全球海洋主要海域（以下简称“全球海域”）
量信息，候选提示词中关联的变量也会进行展示，候选提示词相关操作请参见设置候选提示词。 同一个提示词工程中，定义的变量不能超过20个。 在“模型”区域，单击“设置”，设置提示词输入的模型和模型参数。 图4 模型设置 父主题： 撰写提示词
["1640995200000", "1641164400000"], "total_size": 7376211808, "surface_features": ["SSH", "T", "P", "U", "V"], "under_sea_layers": ["0m", "6m", "10m", "20m"
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