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从经验上来说，如果实际场景相对单一，比如只需要构建短视频口播文案生成的场景，则使用5000条数据即可；如果场景中涵盖多个细分场景，比如短视频口播生成、小红书风格文案生成等等，则每个子场景各需要准备至少5000条数据。
面试问题生成 应用场景说明：将面试者的简历信息输入给大模型，基于简历生成面试问题，用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题： 写作示例
多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。 重复惩罚 重复惩罚（repetition_penalty）是在模型训练或生成过程中加入的惩罚项，旨在减少重复生成的可能性。
写作示例 意图匹配 面试问题生成 父主题： 提示词写作实践
private int maxTokens; // 完成时要生成的令牌的最大数量 private double temperature; // 调整随机抽样的程度，温度值越高，随机性越大 private double topP; // 核采样值， 和temperature不同时配置
从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营
体验盘古大模型功能 申请体验盘古大模型服务 体验盘古预置模型能力 体验盘古驱动的应用百宝箱
使用前必读 概述 调用说明 终端节点 基本概念
NLP大模型 文本补全 多轮对话 父主题： API
大模型概念类问题 大模型是什么 大模型的计量单位token指的是什么 大模型是否可以自定义人设 盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面
典型训练问题和优化策略 什么情况下需要微调 什么情况下不建议微调 数据量很少，可以微调吗 数据量足够，但质量较差，可以微调吗 无监督的领域知识数据，量级无法支持增量预训练，如何让模型学习 如何调整训练参数，使模型效果最优 如何判断训练状态是否正常 如何评估微调后的模型是否正常 如何调整推理参数
常用方法论 打基础 补说明 搭结构 排顺序 补预设 父主题： 提示词写作实践
体验盘古大模型功能 申请体验盘古大模型服务 体验盘古预置模型能力 体验盘古驱动的应用百宝箱
部署盘古大模型 部署为在线服务 部署为边缘服务
部署为边缘服务 边缘服务部署流程 边缘部署准备工作 注册边缘资源池节点 搭建边缘服务器集群 安装Ascend插件 订购盘古边缘部署服务 部署边缘模型 调用边缘模型 父主题： 部署盘古大模型
AI助手 什么是AI助手 配置AI助手工具 配置知识库 创建AI助手 调测AI助手 调用AI助手API
Java SDK 安装SDK 配置SDK LLMs（语言模型） Prompt（提示词模板） Memory（记忆） Skill（技能） Agent（智能代理） 应用示例 父主题： 盘古应用开发SDK
Skill（技能） 基础问答 多轮对话 文档问答 文档摘要 父主题： Java SDK
应用示例 搜索增强 长文本摘要 父主题： Python SDK
Agent（智能代理） Agent（智能代理），用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行，一般包括任务规划、记忆系统和执行系统。 任务规划：将复杂目标任务分解为小的可执行子任务，通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统：通过构建记忆模块去管理历史任务和策略，并让Agent
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